上回书我们说到在flowjo中用tSNE or UMAP来对细胞亚群进行可视化,但没有提到具体的细节,这回小编找到了一个好东西,转给大家~ 准备工作 FlowJo Exchange FlowAI FlowSOM ClusterExplorer UMAP 第一步:Select “FlowAIGoodEvents” 选中以后导出为新的Workspace,这将作为正式分析的“原
一个随机森林中提灯觅食的津门旅客。 随着生物学背景知识的增加,单细胞图谱的可视化直接用10X的Loup或者seurat的Dimplot函数直接绘制的umap/tsne图往往很难达到要求了,这就要求我们提高绘图技能。我们都知道ggplot2是一款很好的绘图R包,甚至可以说在语法上扩展了R语言本身。那么,当我们需要绘图的时候,自然我们会想到它及...
而UMAP则只计算各点与最近k个点之间的距离,严格限制局部的范围;另一方面,两种算法在对信息损失的计算方法不同,tSNE使用KL散度衡量信息损失,在全局结构上存在失真的可能,而UMAP使用二元交叉熵,全局和局部结构均有保留。
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...
TSNE基于概率分布的角度去进行距离相似度的度量,把一个点到各个点点距离用高斯分布的形式去表示,并进行归一化。 tsne认为,高维度点距离的相似性用高斯分布表示。 从点j来看,i点到j点的距离以及i点到其他点到距离,通过高斯分布阐述,然后进行归一化。那么这导致什么事情呢,那就是近的点得到的概率较大,而越远的点...
#UMAP pbmc <- RunUMAP(pbmc, dims = 1:10, umap.method = "uwot", metric = "cosine") DimPlot(pbmc,label = T) #t-SNE pbmc <- RunTSNE(pbmc ) DimPlot(pbmc,label = T,reduction = 'tsne',pt.size =3) 写在最后 一般可视化会选择UMAP,因为其分析耗时较短,结果也较为稳定并且更能体现真实...
不同于PCA、LDA等线性降维方法,tSNE和UMAP可以直接将高维空间的结构特征投影到低维空间(二维、三维)中。通俗地讲,就是用平面或立体空间内的点的疏密远近表现其在原本多维度状态下的疏密远近。降维过程如图1所示。 图1 tSNE和UMAP的算法共性 虽然tSNE和UMAP在算法的总体思路上相似,但每一步又有所区别。其中最重要...
tSNE不能直接处理高维数据,通常使用Autoencoder或PCA进行降维处理,然后将降维的结果输入tsne做可视化。 2. tSNE工作原理简要回顾 tSNE是一种相对简单的机器学习算法,可以由以下四个方程描述: ,pij=pi∣j+pj∣i2N,pj∣i=exp(−||xi−xj||2/2σi2)∑k≠iexp(−‖xi−xk‖2/2σi2)(1) ...
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。
在本文中,我们将讨论tSNE和UMAP邻域图算法保存全局结构的重要性,我们将检查这两种算法能在多大程度上保存合成和真实世界的scRNAseq数据的全局结构,以及讨论这在数学上的起源。 (译者:这篇博客是NikolayOskolkov关于umap讨论的第二篇博客,从一些角度分析了全局结构的重要性和umap的优势,最后一阶段的实验分析并不是很充分...