ClusterExplorer UMAP 第一步:Select “FlowAIGoodEvents” 选中以后导出为新的Workspace,这将作为正式分析的“原材料”~ 第二步:设置组别 这里可以把关键词设置为组别或者组织等等。 这时候可以根据样本对应的组别编号填写,比如1对应control,2对应stimulated,诸如此类。 第三步:对目标细胞亚群
我用ggplot画一个带有标签的umap图: 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 class_avg<-pbmc@meta.data%>%group_by(RNA_snn_res.2)%>%summarise(UMAP_1=median(UMAP_1),UMAP_2=median(UMAP_2))umap<-ggplot(pbmc@meta.data,aes(x=UMAP_1,y=UMAP_2))+geom_point(aes(color=RNA_snn_...
而UMAP则只计算各点与最近k个点之间的距离,严格限制局部的范围;另一方面,两种算法在对信息损失的计算方法不同,tSNE使用KL散度衡量信息损失,在全局结构上存在失真的可能,而UMAP使用二元交叉熵,全局和局部结构均有保留。
最近在研究高维度数据的可视化的时候 比较详细的接触了一下UMAP和TSNE这两个目前非常流行的高维度可视化方法,然后其实当时理解的时候看了知乎其他知友的一些的解释,发现其实理解这个东西真的挺难的,为此也去看了一些TSNE作者的talk。算是有了一些理解,这里分享给大家进行参考,希望能对大家有所帮助～ 首先先说背景。
对于scRNA-seq高维数据(成千上万不同细胞×每个细胞测到的上千个基因),通常使用UMAP或tSNE的降维聚类方式处理,UMAP或tSNE图也是scRNA-seq的重要可视化形式,图中每一个点代表一个细胞,基因表达相近的细胞相互靠近,聚在一簇,进而通过簇表达的差异基因确认其是否代表生物学相关或正确的细胞类型或状态。
UMAP和TSNE都是用于高维度数据可视化的流行工具，它们通过非线性降维技术，在低维度空间中捕获高维数据的结构。UMAP的特点： 数学理论支持强大：UMAP引入了指数分布和交叉熵等数学概念，为降维过程提供了坚实的理论基础。 计算效率高：相较于TSNE，UMAP在计算效率上具有明显优势，能够更快地处理大规模数据集。
UMAP损失函数使用的是二元交叉熵,对低维近高维远或低维远高维近的惩罚都较重,所以UMAP比tSNE更能体现真实的全局结构。 图2 CD8+ T细胞(绿色点)在tSNE中被分散到两个区域,且中间间隔了CD4+ T细胞(蓝色点),而在UMAP图中能很好地聚在一起。此外,NK/ILC细胞(橙色)从两个区域聚成一个,γδ T细胞(黄色)、污染...
今天我们要深入探讨的是一种叫做UMAP的降维技术,这种技术在现在的单细胞基因组学中占主导地位。我们使用简单的语言解释这种方法。并强调tSNE和UMAP之间的关键差异。 1. tSNE 已死,UMAP当立 如果你不知道什么是tSNE,它是如何工作的,也没有读过2008年最初的革命性的van der Maaten & Hinton论文,你可能不需要知道,...
在本文中,我们将讨论tSNE和UMAP邻域图算法保存全局结构的重要性,我们将检查这两种算法能在多大程度上保存合成和真实世界的scRNAseq数据的全局结构,以及讨论这在数学上的起源。 (译者:这篇博客是NikolayOskolkov关于umap讨论的第二篇博客,从一些角度分析了全局结构的重要性和umap的优势,最后一阶段的实验分析并不是很充分...
UMAP(Uniform Manifold Approximation and Projection)原理: UMAP 是一种基于拓扑学的降维方法,它试图在保持数据点之间的拓扑结构的同时降低维度。其核心原理如下: 1.局部相似度计算: UMAP 通过使用局部邻域来计算数据点之间的相似度。与 t-SNE 类似,它使用高斯核函数来度量相似度。 2.优化流形: UMAP 的目标是在降...