通过选择密度最高的区域为标签位置,我们可以增加标签的可读性。 # 重新绘制t-SNE图并在密度最高的位置放置标签tsne_plot_optimized<-DimPlot(pbmc,reduction="tsne",label=FALSE)+geom_text(aes(x=max_density_x,y=max_density_y,label="Cell Type"),color="red",size=5,vjust=-1.5)print(tsne_plot_optimi...
3. 执行 点击如下所示的Top 250按钮,执行差异分析。 结果示意如下,在页面上只显示最显著的250个差异基因
视频中提到的参考链接是 https://datavizpyr.com/how-to-make-tsne-plot-in-r/ 这个链接还有许多其他python和R语言的内容 大家可以自己找来看看 欢迎大家关注我的公众号 小明的数据分析笔记本 公众号分享的内容包括1、R语言和python做数据分析和数据可视化的简单小例子;2、园艺植物相关的转录组、基因组学文献阅读...