首先,在高维空间内,描述两个点的距离算法不一样——tSNE通过正态分布将高维距离数据转换成概率,若两个点距离比较近的话,它所对应的概率较大;而UMAP使用的计算方法有很多,除了传统的欧式距离(即该n维空间中两个点间的真实距离)外,邻近KNN算法、皮尔森相似性、cosin相似性(R包seurat默认方法)都可以。总之来说,只要...
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。
其中最重要的有两点,一是计算高维距离时,tSNE会计算所有点之间的距离,通过Perplexity(困惑度)参数调整全局结构与局部结构间的软边界,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...
UMAP其实和TSNE很像,但是UMAP是基于强大的数学证明。 UMAP相比于TSNE把距离之间度量换成了指数分布,并没有考虑归一化。同时用交叉熵代替了KL散度。 UMAP最好的一点我觉得就是运行速度,因为采用随机梯度下降方法,UMAP更加快!可以说UMAP是TSNE的一个改进,但是是基于黎曼几何的。 感兴趣的小伙伴可以看一下原paper。 当...
打开AI,首先打开或者导入我们在R中绘制好的tSNE或UMAP散点图,如下图为三张组合UMAP: 为了后面的操作不发生误触或移位,首先在右侧属性调整面板中找到‘图层’,将我们导入图片所在的图层锁定,然后新建一个专门用于圈选的图层。下文的全部操作都在新图层中进行。
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。
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其周边。今天我们就主要地看一下ggforce...
使用sklearn.manifold.TSNE或openTSNE: fromsklearn.manifoldimportTSNE tsne=TSNE(n_components=2,perplexity=30)reduced_data=tsne.fit_transform(data) t-SNE 适用于探索局部聚类的可视化。 参考文献 Hotelling, H. (1933). Analysis of a complex of statistical variables into principal components.Journal of Ed...
任教授提到了他们2021年1月在在 Nature Cell Biology 杂志发表了题为《Single-cell analysis reveals transcriptomic remodellings in distinct cell types that contribute to human prostate cancer progression》论文,我就顺手下载了打开读了一下,发现他们的单细胞转录组数据降维聚类分群后的可视化选择的是tSNE,感觉看...
基于Seurat绘制tSNE或UMAP散点图往往参数有限,个性化程度较为一般,调整起来也比较麻烦。 如果想要绘制更精致的图表,可以从Seurat中提取二维绘图数据,使用ggplot2进行调整与美化,这也更加符合我们的下游绘图习惯,效率嗖嗖提升! 本期内容一览 1.Seurat绘图数据提取 ...