一、【UMAP图】定义&用途 1.定义:UMAP图是一种基于非线性降维的可视化方式,将高维数据映射到二维或三维空间,并保持数据之间的相对距离和结构,从而使得聚类、异质性和样本间的差异更为明显。 2.用途: (1)单细胞数据分析:UMAP图可以用于单细胞测序数据的降维分析,帮助研究人员探索细胞的状态和细胞间的相似性,从而揭...
UMAP图(Uniform Manifold Approximation and Projection)是一种基于非线性降维的可视化方法,它能够将高维数据映射到二维或三维空间中,并展示数据的相似性和差异性。 ➢概念:UMAP图是一种基于非线性降维的可视化方式,通常用于展示高维数据集中的相似性和差异性。它通过将高维数据映射到低维空间中,从而展示数据之间的关系...
📍 在UMAP的输出中,每个数据点都会在降维后的低维空间中找到自己的位置,这通常通过两个坐标来表示:纵坐标(y轴)和横坐标(x轴)。这些坐标本身没有特定的物理含义,但它们在数据中的相对位置却能反映出数据点之间的相似性。🔍 探索UMAP图时,我们可以通过观察数据点的聚集和分布来理解数据的内在规律。例如,相似的...
umap图所需的数据就是每个cell的坐标以及cluster或者celltype信息,然后绘制点图 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 umap=pbmc@reductions$umap@cell.embeddings%>%#坐标信息as.data.frame()%>%cbind(cell_type=pbmc@meta.data$labels)# 注释后的label信息 ,改为cell_typehead(umap) UMAP_1 UMA...
UMAP参数:n_neighbors为50,min_dist为0.1,dims为1:15 可以看到在高变基因3000的时候,T细胞和B细胞是分开的。然而在高变基因2000的时候,T细胞和B细胞是连接在一起的。 PCA维数的影响 PCA维数(npcs)为110: 具体参数: 高变基因3000; pca维数110; UMAP参数:n_neighbors为30,min_dist为0.3,dims为1:15 ...
很简单：ggplot(umap, aes(x= UMAP_1 , y = UMAP_2 ,fill = cell_type))+ geom_point(...
UMAP图是一种基于黎曼几何和代数拓扑的新兴降维技术,旨在将高维数据降维至低维空间,同时尽可能保留数据的全局结构。它特别适用于细胞分群的可视化,将具有相似局部邻域的高维细胞聚集在低维空间中。通过UMAP图,可以直观地观察细胞分群之间的关系。在UMAP图中,还可以查看基因在哪些细胞中表达以及表达量的高低。右侧的蓝白色...
💡💁♀️那么,如何解读UMAP图呢?首先,我们需要了解图表的横纵坐标所代表的意义。通常,这些坐标可能代表不同的生物特征或基因表达水平。接着,我们可以观察图表中的数据点分布,它们可能呈现出不同的模式和趋势。通过这些模式和趋势,我们可以推断出生物样本之间的相似性和差异性。📈...
今天站长就给大家手搓一个——带有【圆圈/多边形】+【箭头坐标轴】的 tSNE/UMAP 降维图。 基础知识 1. R 语言中常用的线条类型 "blank" 或 0:空白 "solid" 或 1:实线 "dashed" 或 2:虚线 "dotted" 或 3:点线 "dotdash" 或 4:点划线 "longdash" 或 5:长划线 ...
类似2021年CELL 文章Single-cell landscape of the ecosystem in early-relapse hepatocellular carcinoma,单细胞文献的Fig1一般会有细胞类型的全局umap图,分样本 和 分组的umap图 ,以及分样本 和 分组的细胞类型比例柱形图。 本推文介绍一下如何实现,涉及( ...