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:对目标细胞亚群设门 比如想要对中性粒细胞...
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。
umap$layers umap$scales umap$mapping umap$coordinates umap$facet umap$plot_env umap$labels 然后,我们请出ggforce这个包,看看第一次的惊喜。 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 library(ggforce)umap+facet_zoom(x=RNA_snn_res.2=="14") 想要细致刻画某个亚群,这不失是一个方法: 代码语...
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～ ...
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。
细胞分群/降纬聚类:PCA/UMAP/T-SNE 不同颜色代表不同细胞群 一个点即代表一个细胞; 对于表达数据,寻找的就是基因表的的特征,通过提取这个特征,将相似的细胞分为同一群 UMAP不但能够区分群,群和群的相似性也能照顾到(即距离相近) 缺点:细胞量多会分成很多小簇,会被别的簇覆盖住,因此会两种都跑。
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))#画布空白页缘调整 #建立映射,添加散点: ...
表1. tSNE和UMAP的算法差异 二、降维效果差异及原因 (一)全局结构 在用tSNE降维单细胞数据时,经常会发现同一类细胞被其他细胞分隔。这是因为其损失函数(KL散度)对低维近、高维远的惩罚较轻,导致在平面上,整体差异较小的集群(cluster)可能比差异较大的集群离得更远。故而tSNE图多数情况下不能体现真实的全局结构...