head(tSNE) #UMAP提取方法相同: UMAP<- as.data.frame(seurat_object@reductions$umap@cell.embeddings) UMAP<- cbind(UMAP,celltype) head(UMAP) 2. ggplot2下游绘图【以tSNE为例】 #建立自定义主题: mytheme<- theme_void +#空白主题,便于我们后期添加tSNE箭头 theme(plot.margin = margin(5.5,15,5.5,5.5...
一般默认情况下,seurat做出的UMAP图如下,这种配色其实很普通,如果整个文章都是这个色调,看起来不是很好。 1.#普通展示细胞聚类图DimPlot(PBMC, label = T)+NoLegend 如果稍加修饰,修改坐标轴,去除坐标轴刻度,自定义添加标题,给UMAP图加上边框等等修饰,立马就能看出区别。但是相比于高分文章,还是有点欠缺。 1.DimPl...
# 注意2:单独提供Seurat也可以绘图!! 3.1 可视化1:umap散点图: 同前面一样,可以设置三个参数color_by,split_by, andpal_setup。 p1 <- plot_scdata(scRNA_int, pal_setup = pal) p2 <- plot_scdata(scRNA_int, pal_setup ="Dark2") p3 <- plot_scdata(scRNA_int, color_by ="group", pal_s...
例如,不够灵活。 DimPlot也是基于ggplot的绘图方式,导出Seurat的RunUMAP结果,用ggplot进行绘图则更加容易美化。 1. 导出数据 umap=rna.exp@reductions$umap@cell.embeddings%>%as.data.frame()%>%cbind(tx=rna.exp@meta.data$seurat_clusters)# tx可替换为你所希望的列名 2. 绘图 ggumap <- ggplot(u.map, ...
单细胞常见的可视化方式有DimPlot,FeaturePlot ,DotPlot ,VlnPlot 和 DoHeatmap几种 ,Seurat均可以实现,但文献中的图大多会精美很多。比如 惊艳umap图:scRNA复现|所见即所得,和Cell学umap,plot1cell完成惊艳的细胞注释umap图; DimPlot美化scRNA分析 | 定制 美化FeaturePlot 图,你需要的都在这, ...
方法有层级聚类、K-menas、基于图的聚类等 (基因共表达聚类分析及可视化,基因表达聚类分析之初探SOM)。 tSNE和UMAP目前主要用于可视化。用于可视化的降维必然涉及信息丢失并改变细胞之间的距离。因此tSNE/UMAP图应仅只用于解释或传达基于更精确的、更多维度的定量分析结果。这样可以保证分析充分利用了压缩到二维空间时丢失...
区分好聚类 (FindClusters)和降维 (PCA,tSNE,UMAP)。 聚类是直接基于距离矩阵的经典无监督机器学习问题。通过最小化簇内距离或在降维后的表达空间中鉴定密集区域,将细胞分配给簇。方法有层级聚类、K-menas、基于图的聚类等 (基因共表达聚类分析及可视化,基因表达聚类分析之初探SOM)。 tSNE和UMAP目前主要用于可视化。
单细胞常见的可视化方式有DimPlot,FeaturePlot ,DotPlot ,VlnPlot 和 DoHeatmap几种 ,Seurat均可以实现,但文献中的图大多会精美很多。比如 惊艳umap图: scRNA复现|所见即所得,和Cell学umap,plot1cell完成惊艳的细胞注释umap图; DimPlot美化 scRNA分析 | 定制 美化FeaturePlot 图,你需要的都在这, DotPlot美化scRNA...
单细胞常见的可视化方式有DimPlot,FeaturePlot ,DotPlot ,VlnPlot 和 DoHeatmap几种 ,Seurat均可以实现,但文献中的图大多会精美很多。比如 惊艳umap图:scRNA复现|所见即所得,和Cell学umap,plot1cell完成惊艳的细胞注释umap图; DimPlot美化scRNA分析 | 定制 美化FeaturePlot 图,你需要的都在这, ...
方法有层级聚类、K-menas、基于图的聚类等 (基因共表达聚类分析及可视化,基因表达聚类分析之初探SOM)。 tSNE和UMAP目前主要用于可视化。用于可视化的降维必然涉及信息丢失并改变细胞之间的距离。因此tSNE/UMAP图应仅只用于解释或传达基于更精确的、更多维度的定量分析结果。这样可以保证分析充分利用了压缩到二维空间时丢失...