结果证明,在没有AD病理的情况下,与年龄相关的APOE表达增加,为E4小胶质细胞特有。 图4 a:APOE在整个生命周期内在整个脑组织中的表达;b:UMAP显示APOE在所有细胞类型中的表达;c-e:在可检测水平表达APOE的9954个细胞统计;f:CellChat分析结果,Circos图显示显着的APOE受体相互作用。星形胶质细胞(底部,蓝色)表达大部分AP...
对于单细胞RNA测序数据,通常需要进行2次降维处理,分别为主成分分析(PCA)降维和t-SNE/UMAP降维,并进行可视化。 PCA PCA是一种数学线性维度算法,它利用正交变换将一系列可能线性相关的变量转换为新的线性不相关的变量,从而利用新的变量在低维上显示数据的特征。PCA已广泛应用于scRNA-seq研究,以克服任何单一特征中的...
使用scRNA-seq数据(38,149个细胞)进行UMAP降维和嵌入,揭示每个时间点不同的种群,比对参考基因组和分析标记基因的表达来进行细胞群注释。数据集中所代表的细胞涵盖了从第5天早期多能阶段到第15天分层神经上皮的转变,祖细胞在第35-60天之间分化为视网膜和大脑区域身份(端脑、间脑和非端脑)(图1b,c)。脑区特异性和...
e, UMAP图显示了bcl3和pou2af1基因在B细胞中的表达(上)以及相应的转录因子估计的调控活性的AUC,预测其靶基因的表达调控程度(下)。 f, Heatmap显示转录因子(调控活性)的AUC评分,使用SCENIC进行估计,然后使用thet-test进行两组间的...
接着,髓系细胞的UMAP图鉴定出9个细胞亚型,分别包括3个树突状细胞(DC)亚型,Ear2+中性粒细胞,Cxcr2+中性粒细胞,Ly6c2+单核细胞,ARG1+巨噬细胞,TREM2+巨噬细胞和CD81+常驻巨噬细胞。GSVA分析显示,Ly6c2+单核细胞和Cxcr2+中性粒...
这些急性髓系白血病细胞簇具有患者特异性,反映了急性髓系白血病细胞之间的异质性(图1c)。UMAP分析显示,三个典型急性髓系白血病细胞簇在Dx样本中过度表达,EOI样本中有更多的分化细胞(图1d)。 图1 单细胞转录组识别AML中异质性的急性髓系白血病细胞簇 3. AML急性髓系白血病细胞特征的鉴定...
UMAP是一种基于图的非线性维度技术,主要类似于t-SNE。它构建数据集的高维图表示,并优化低维图表示,使其在结构上尽可能与原始图相似。 我们首先计算 PCA,然后计算数据的邻域图。 sc.pp.neighbors(adata)sc.tl.umap(adata) sc.pl.umap(adata, color="total_counts") ...
越来越多的证据表明t-SNE和UMAP更适合用于scRNA-seq数据,scRNA-seq数据已广泛应用于单细胞分析,用于数据可视化和细胞群识别。然而,t-SNE通常存在一些局限性,例如对于大规模scRNA-seq数据集的计算时间较慢,并且没有保留全局数据结构。UMAP具有上述两方面的优势,成为目前最受欢迎的降维选择。UMAP不仅有助于可视化细胞类...
(A)UMAP图显示癌症髓系细胞的不同簇。(B)髓系细胞中M1极化基因集、M2极化基因集,促炎症基因集和抗炎症基因集的表达得分。(C)不同髓系细胞簇的相应标志物的表达。(D)髓系细胞中代谢活性相关基因集与M1极化基因集、M2极化基因集,促炎症基因集和抗炎症基因集的相关性。(E)免疫丰富型和免疫低下型胃癌、分化型...
UMAP 我们现在可以清楚地检查不同分辨率对聚类结果的影响。对于0.25的分辨率,聚类更加粗糙,算法检测到的社区也更少。此外,与分辨率为1.0 时获得的聚类相比,聚类区域的密度较低。 我们想再次强调,必须谨慎解释显示的簇之间的距离。由于UMAP嵌入是二维的,因此不一定能很好地捕获所有点之间的距离。我们建议不要解释UMAP嵌入...