使用UMAP技术来可视化基于差异甲基化位点的TNBC样本的分布,结果显示了基于种族区分患者的适度能力(图1B)。随后,作者增加了年龄来进一步分层,并使用FigTree软件版本生成4个组之间基于DNA甲基化的Spearman ρ距离的系统发生树,显示年轻非裔美国人TNBC患者与其他患者群体的统计距离更远(图1C),表明其表观遗传特征与众不同...
使用UMAP技术来可视化基于差异甲基化位点的TNBC样本的分布,结果显示了基于种族区分患者的适度能力(图1B)。随后,作者增加了年龄来进一步分层,并使用FigTree软件版本生成4个组之间基于DNA甲基化的Spearman ρ距离的系统发生树,显示年轻非裔美国人TNBC患者与其他患者群体的统计距离更远(图1C),表明其表观遗传特征与众不同...
使用UMAP技术来可视化基于差异甲基化位点的TNBC样本的分布,结果显示了基于种族区分患者的适度能力(图1B)。随后,作者增加了年龄来进一步分层,并使用FigTree软件版本生成4个组之间基于DNA甲基化的Spearman ρ距离的系统发生树,显示年轻非裔美国人TNBC患者与其他患者群体的统计距离更远(图1C),表明其表观遗传特征与众不同...
它就像校正后的 PCA，因此应该明确告诉 Seurat 在后续分析中使用harmony校正，包括制作 UMAP 嵌入和识别细...
使用Wilcoxon检验甲基化位点(DMSs)和表达基因的差异并使用UMAP技术来可视化基于差异甲基化位点的TNBC样本的分布。发掘年轻非裔美国TNBC患者与发病机制相关联的表观遗传差异,探寻易感人群的独特基因景观,具体研究了年轻非裔美国女性中激素、肌肉和增殖途径相关基因的表达,为TNBC的诊断及治疗靶点提供指导。
Figure 1D展示了使用t-SNE和UMAP算法对这些数据集进行可视化和探索。与UMAP相比,t-SNE更明显地将相似的细胞放置在不同的空间,成功地将恶性黑色素瘤细胞分为转移性和原发性两个亚组。 Fig.1E,F Figure 1E,F:细胞周期注释和假时间分析表明,转移...
Figure 1D展示了使用t-SNE和UMAP算法对这些数据集进行可视化和探索。与UMAP相比,t-SNE更明显地将相似的细胞放置在不同的空间,成功地将恶性黑色素瘤细胞分为转移性和原发性两个亚组。 Fig.1E,F Figure 1E,F:细胞周期注释和假时间分析表明,转移性黑色素瘤细胞和原发黑色素瘤细胞之间存在转录异质性。
00:07:03 - UMAP 00:07:34 - 寻找marker基因 00:10:28 - 细胞类型注释 00:11:44 - 文献2 常规Seurat流程 00:16:40 - 文献3 00:27:02 - 文献2 代码复现 00:34:12 - monocle 和scater 11-20-4 数据挖掘结束语 00:00:33 - 数据技术在更新,但是基础基本不变 ...
Figure 1D展示了使用t-SNE和UMAP算法对这些数据集进行可视化和探索。与UMAP相比,t-SNE更明显地将相似的细胞放置在不同的空间,成功地将恶性黑色素瘤细胞分为转移性和原发性两个亚组。 Fig.1E,F Figure 1E,F:细胞周期注释和假时间分析表明,转移性黑色素瘤细胞和原发黑色素瘤细胞之间存在转录异质性。
tsne umap降维图 PCA图 峰峦图 圈图 和弦图 溪流图🔍 分析服务: 数据整合与表达矩阵处理 DEseq2, EsgeR, Limma差异分析 GSEA, GO, KEGG富集分析 Cibersort, Estimate免疫浸润分析 单细胞数据处理与降维聚类 tsne umap可视化与细胞注释 单细胞差异分析与GSEA富集分析 ...