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在计...
最近微信VIP群让复现的内容有点多,有一个小伙伴提供了一篇文献,本来是要复现其中的一个内容的,但是我随意浏览了以下文章,发现了另外一张图,展示的是单细胞降维聚类图上面结合分组细胞比例饼图,这个图很新,复现也是比较简单的,所以先对这个图下手: (reference:Single-cell Transcriptomic Architecture Unraveling the Co...
tSNE使用随机分布初始化低维数据,而UMAP使用图拉普拉斯变换分配初始的低维坐标(根据高维数据特征进行低维数据的初始化),故UMAP的结果具有更高的稳定性。 图7 100万个流式细胞(17个测量值)的降维结果,红色点为其中10%数据降维的结果,蓝色为完整数据降维的结果。UMAP的重合度明显更高,可见,UMAP对相似数据的降维结果...
tSNE使用随机分布初始化低维数据,而UMAP使用图拉普拉斯变换分配初始的低维坐标(根据高维数据特征进行低维数据的初始化),故UMAP的结果具有更高的稳定性。 图7. 100万个流式细胞(17个测量值)的降维结果,红色点为其中10%数据降维的结果,蓝色为完整数据...
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...
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。
简介: R实战| PCA、tSNE、UMAP三种降维方法在R中的实现 降维 在组学分析中,一般通过降维算法得到低纬度如二维或三维的新坐标数据,再结合可视化技术去展示样本的在新坐标的空间分布,接着加上统计检验结果证实整体组学水平上组间的差异性。降维算法有基于线性模型的PCA,也有基于非线性的tSNE和UMAP等方法。 示例数据和...
UMAP图是运行完RunUMAP()的线性降维可视化结果,和RunUMAP()同样起非线性降维作用的还有RunTSNE() 在单细胞PCA降维结果理解中,我们运行完RunPCA之后,一共会保留下来50个维度,根据不同维度的相关性基因可以区分不同的细胞类群。但PCA通常只能显示数据的线性结构,不够直观。
UMAP是一种基于流形的非线性降维方法,它能够将高维数据映射到二维或三维空间中。UMAP的主要思想是利用拓扑结构来捕捉原始数据中的关系,通过寻找数据间的相对邻域关系,将高维空间中的数据点映射到一个低维空间中使得保留的结构与原始数据中的关系最为相似。 优点: (1)UMAP通常比TSNE更快速,其在保留全局结构的同时,亦...
scRNA-seq:降维(PCA、tSNE、UMAP) #rna-seq原理 #rna-seq视频讲解 #rna-seq数据分析课程#rna-seq分析 #flowhub #生信分析 #生信实验室 #生信云 #rna-seq结果解读 我们现在完成了数据的预处理。是时候谈谈降维了。 我们不会详细介绍数学细节,而是旨在直观地了解降维方法(PCA、tSNE、UMAP)如何工作。我们想学习如...