UMAP降维图详解 1. UMAP降维的原理 UMAP(Uniform Manifold Approximation and Projection)是一种用于高维数据降维的非线性技术,旨在保留数据的全局和局部结构。UMAP基于流形学习理论,通过构建高维数据的模糊拓扑表示,并将其映射到低维空间,同时尽可能保持数据点之间的相似度。 UMAP的主要步骤包括: 学习高维空间中数据点间...
#method 可用的方法是“naive”(用纯R编写的实现)和“umap-learn”(需要python包“umap-learn”)# 查看降维后的结果head(umap$layout)#提取umap值作图用df1 <- data.frame(umap$layout)df1$label <- df$label #加入lavle列colnames(df1) <- c('X','Y','label') #改个列名 不改也行p <- ggplot(df...
第一层次降维聚类分群很清晰: EPCAM/CDH1 for epithelial cells, CD3/CD4/CD8/NCR1 for the T and NK cell fraction, CD14/ITGAX/HLA- DRA for myeloid cells, PECAM1/VWF for endothelial cells, PDGFRB/FAP for fibroblasts, MS4A2 for mast cells and basophils, MS4A1 for B cells, Ig-encoding trans...
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表示非常大的数据集...
最后,将细胞比例也展示在饼图山,这样就完美了。 ggplot()+ geom_point_rast(data=df, aes(x= tSNE_1 , y = tSNE_2 ,color = cell_type),size = 1,shape=16) + scale_color_manual(values = alpha(dittoColors(),0.3))+ theme_dr()+ ...
首先，我们加载单细胞对象，并提取其坐标及细胞类型。随后，利用ggplot2进行绘图，为后续添加细节做铺垫。计算细胞比例，标记每个细胞群的中心位置，方便添加饼图。同时，加入细胞群数量，进行相对化处理，以调整饼图的大小，使图示更加生动。最后，将细胞比例融入饼图之中，实现对单细胞数据的全面展示。此图...
接下来，我们将正式进行操作。首先，加载单细胞对象，提取坐标和cell type。然后使用ggplot2进行绘图。接着，计算细胞比例，并添加每个细胞群中心位置，用于绘制饼图。同时，也可以添加细胞群数量，并进行相对化处理，以表示饼图大小，使图更加生动。最后，将细胞比例也展示在饼图中，这样就完美了。完成以上...
5325 3 26:06 App 降维方法 - UMAP 3170 2 4:29 App 跟着Cell学作图 | 6.时间序列分析(Mfuzz包) 2653 -- 9:28 App 跟着Cell学作图| 12.Ingenuity Pathway Analysis(IPA) +随机森林分类及其可视化(R包randomForest) +总结 1.2万 3 7:37 App 跟着Cell学作图|7.富集分析(Metascape数据库) 59 --...
基于UMAP降维图的单细胞多组学可视化自动生成系统是由湖北中医药大学著作的软件著作,该软件著作登记号为:2024SR1696124,属于分类,想要查询更多关于基于UMAP降维图的单细胞多组学可视化自动生成系统著作的著作权信息就到天眼查官网!
降维聚类分析UAMP UMAP图与t-SNE图功能类似,均为主成分分析的降维工具,旨在保留更多的整体结构信息(图中空白区域通常较多)。这两种方法在科学界均被广泛接受。每种颜色代表通过cluster鉴定出的不同细胞群。 #sci # - eRebri-谢于20241219发布在抖音,已经收获了7个