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“原材料”~ 第二步:设置组别 这里...
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。
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...
#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的全局结构 下一章整理一下细胞鉴定方法叭,如果可以的话想尝试一下singleR自动注释,如果学会的话就直播分享给大家hhh! 之前也整理...
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。
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) ...
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...
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...
表1. tSNE和UMAP的算法差异 二、降维效果差异及原因 (一)全局结构 在用tSNE降维单细胞数据时,经常会发现同一类细胞被其他细胞分隔。这是因为其损失函数(KL散度)对低维近、高维远的惩罚较轻,导致在平面上,整体差异较小的集群(cluster)可能比差异较大的集群离得更远。故而tSNE图多数情况下不能体现真实的全局结构...