UMAP降维分析 UMAP(Uniform Manifold Approximation and Projection)是一种可伸缩的降维方法,在单细胞基因组学中应用广泛,它能最大程度保留原始数据特征的同时大幅度降低特征维数。相对于t-SNE降维方法,UMAP能弥补t-SNE在高维单细胞分析中容易丢失大规模信息(集群间关系)、计算时间较慢以及无法有效地
UMAP 的核心思想是通过在数据流形结构上建立连通性图,来保留原始数据的局部和全局结构。UMAP 首先使用随机梯度下降法来生成连通性图,然后将图中的节点映射到低维空间中。这个过程中,UMAP 使用了一些新的数学技术,包括 Riemannian geometry、algebraic topology 和 spectral graph theory 等,以提高算法的效率和可扩展性。
UMAP,全称Uniform Manifold Approximation and Projection,是一种专为高维流形数据分析设计的降维技术。它能够帮助研究人员更深入地理解和可视化单细胞数据中的复杂结构和模式。UMAP的工作原理是尽可能地保持数据点之间的距离关系。这意味着它能够将高维的单细胞RNA测序数据(通常包含成千上万个基因)映射到二维或三维空间,从...
顾名思义,降维旨在减少数据中单独维度的数量,减少了下游分析(如聚类)中的计算工作。 我们1.3的示例中使用过PCA降维、t-SNE,我们再介绍UMAP。 importscanpyassc# 经过质量控制、数据标准化、特征提取后的数据集results_file='./data/pbmc3k_processed.h5ad'# h5py的版本要大于>3.3.0# pip install h5py==3.5.0...
首先,从FlowJo官网下载UMAP插件的压缩包。解压后,将.jar文件复制到FlowJo的plugins文件夹中。重新打开FlowJo,插件即可使用。数据导入与预处理 🧬 将数据导入FlowJo后,进行必要的预处理: 去除黏连和死细胞 去除异常数据 统一数据量级 整合数据选择细胞群进行降维分析 🔍 ...
t-SNE算法，从SNE衍生，适用于高维数据降维，展现数据关系。不同版本t-SNE算法在处理大量细胞数据时，opt-SNE显示更高分辨率。UMAP技术，由McInnes等人提出，运算速度快，平衡局部与全局结构，展示更易理解。TriMAP算法，基于高维数据三个参数嵌入，保留全局准确性，节省内存占用，时间成本低，特别适用于大数据...
UMAP UMAP (Uniform Manifold Approximation and Projection) 算法是一种创新的降维流形学习算法。来自于拓扑数据分析。可以用于类似于t-SNE的可视化,但也可以用于一般的非线性降维。文章里的这个图可以看出,sars-cov-2感染患者的血清组学数据与健康个体的组学数据得到了很好的分辨,而其他组则表现出一定程度的分离。
UMAP 是一个降维算法和强大的数据分析工具。 它在速度方面类似于 PCA(主成分分析),并且类似于 tSNE 来降低维度,同时尽可能多地保留数据集的信息。在 2018 年引入 UMAP 算法之前,PCA 和 tSNE 存在两个最显着的缺陷: PCA 速度非常快,但代价是在缩减后丢失了数据的更精细细节 ...
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这一期,将向大家介绍如何利用仙桃学术工具来绘制PCA和UMAP图。 基本概念 基本概念:PCA:即主成分分析,是数据降维的方法。从高… 酸菜发表于解螺旋 生信学习优秀代码分享-跟着nature一起学 生信钱同学 代码全开源——Nature medicine刚发的生信公共数据整合,咱们的模板 生信钱同学 生信分析代做 生信分析代做。现为北大...