降维可视化一般用Dimplot函数,如果使用的是UMAP方法,可以直接使用UMAPPlot函数,但是感觉效果不好或者很混乱,可以考虑使用PCAPlot函数。可以看到,聚类效果不错,PCA不同细胞群还是分开了。 plot1 <- UMAPPlot(scedata, label = T, pt.size = 1) plot2 <- PCAPlot(scedata, label = T, pt.size = 1) library...
本文首发于 生信补给站 :scRNA复现|所见即所得,和Cell学umap,plot1cell完成惊艳的细胞注释umap图 单细胞常见的可视化方式有DimPlot,FeaturePlot ,DotPlot ,VlnPlot 和 DoHeatmap集中 ,在Seurat中均可以实现,但文献中的图大多会精美很多。之前scRNA分析 | 定制 美化FeaturePlot 图,你需要的都在这介绍了FeaturePlot的美...
这里要下载一下plot1cell图,大概率会提示缺少XXX包,这时候只要指定安装即可。 代码语言:javascript 复制 devtools::install_github("TheHumphreysLab/plot1cell")#根据实际缺少包进行安装 bioc.packages<-c("biomaRt","GenomeInfoDb","EnsDb.Hsapiens.v86","GEOquery","simplifyEnrichment","ComplexHeatmap")BiocManager...
1,绘制大群umap图 首先使用prepare_circlize_data函数得到绘图信息,然后plot_circlize函数可以直接绘制umap主图 并把单独的celltype圈画起来 。 ###Prepare data for ploting 准备圈图数据circ_data <- prepare_circlize_data(sce2, scale =0.8)set.seed(1234)# 设置细胞分群信息的颜色cluster_colors<-rand_color(...
plot3 <- DimPlot(scedata, label = T, pt.size = 1)+ NoLegend()+labs(x = "UMAP1", y = "UMAP2",title = "Celltype") + theme(panel.border = element_rect(fill=NA,color="black", size=1, linetype="solid"), axis.text.y = element_blank(), ...
降维可视化一般用Dimplot函数,如果使用的是UMAP方法,可以直接使用UMAPPlot函数,但是感觉效果不好或者很混乱,可以考虑使用PCAPlot函数。可以看到,聚类效果不错,PCA不同细胞群还是分开了。 plot1 <- UMAPPlot(scedata, label = T, pt.size = 1)plot2 <- PCAPlot(scedata, label = T, pt.size = 1)library(co...
对于降维可视化，Dimplot函数是常用工具。在UMAP方法中，使用UMAPPlot函数虽可行，但效果可能不佳。此时，考虑使用PCAPlot函数，能显著提升聚类效果，实现细胞群的有效区分。配色与修饰是提升UMAP图美观度的关键。Seurat包的默认配色一般不甚理想，但通过引入ggsci包或直接从文章获取配色方案，可以实现个性化的视觉...
您还可以创建连接图umap.plot.connectivity用于诊断目的并更好地理解歧管结构。请注意,创建这些图非常耗时且需要大量计算/内存。 UMAP最重要的参数 底层缩减算法有许多参数可以显着影响流形,从而影响视觉效果。最重要的四个是: n_components ...
降维可视化一般用Dimplot函数,如果使用的是UMAP方法,可以直接使用UMAPPlot函数,但是感觉效果不好或者很混乱,可以考虑使用PCAPlot函数。可以看到,聚类效果不错,PCA不同细胞群还是分开了。 plot1<- UMAPPlot(scedata, label = T, pt.size = 1)plot2<- PCAPlot(scedata, label = T, pt.size = 1)library(cowplo...
首先使用prepare_circlize_data函数得到绘图信息,然后plot_circlize函数可以直接绘制umap主图 并把单独的celltype圈画起来 。 ###Prepare data for ploting 准备圈图数据circ_data <- prepare_circlize_data(sce2, scale =0.8)set.seed(1234) # 设置细胞分群信息的颜色cluster_colors<-rand_color(length(levels(sce...