本推文介绍一下如何实现，涉及 （1）颜色调整 ；（2） 标签顺序设定 ；（3） pathwork组图拼图 。 一 调整umap图. 读取 scRNA分析|Marker gene 可视化 以及 细胞亚群注释--你是如何人工注释的？ 中注释后的RData文件 ，然后查看一下. "#808000","#FF00FF","#FA8072","#7B68EE","#9400D3","#800080","#A0522D","#D2B48C","#D2691E","#87CEEB","#40E0D0","#5F9EA0",

为了克服单细胞RNA测序数据中任何单个基因表达的广泛技术性噪声，Seurat根据其 PCA 得分将细胞分配到聚类中，这些PCA得分来自于聚合的变异最大基因。 每个PC基本上代表了一个 "元基因"，它结合了相关基因组的信息。 因此， 确定在聚类步骤中包含多少个PC，对于确保在我们的数据集中捕捉到存在的大多数变异 或细胞类型非常重要。 决定在下游聚类分析中包含哪些PC之前，对PC进行探索是非常有用的。 探索PC的一种方法是使用热图来可视化选择PC的变异最大的基 …

UMAP（Uniform Manifold Approximation and Projection）是一种流行的非线性降维方法，特别适用于单细胞 RNA 测序（scRNA-seq）等高维数据可视化。 而在 Seurat 包中，我们主要通过 RunUMAP() 来执行 UMAP 计算。 这篇学习笔记记录 RunUMAP() 的用法，搞清楚它的关键参数，并提供一些调优技巧，让UMAP 结果更加美观、稳定。 1. RunUMAP() 的基本用法. 在 Seurat 分析流程中， RunUMAP() 一般用于 PCA 降维之后。 代码示例如下： 这是最常见的 UMAP 运 …

2023年1月20日 · UMAP is an algorithm that takes a high-dimensional dataset (such as a single-cell RNA dataset) and reduces it to a low-dimensional plot that retains much of the original information. Most, if not all, single-cell RNA sequencing datasets contain thousands of gene expression counts per individual cell.

2022年发表于Cell Metabolism 的Mapping the single-cell transcriptomic response of murine diabetic kidney disease to therapies 文献中有一张主图中绘制的细胞大群及亚群的umap图很惊艳，作者提供了plot1cell 包，本文介绍一下如何复现下图。

2021年6月23日 · scRNA对象中原始表达矩阵经过标准化和中心化之后，已经产生了三套基因表达数据，可以通过以下命令获得. 细胞周期回归：上一步找到的高变基因，常常会包含一些细胞周期相关基因。 它们会导致细胞聚类发生一定的偏移，即相同类型的细胞在聚类时会因为细胞周期的不同而分开。 ###我们一般选择拐点作为降维的度数。 后续分析要根据右图选择提取的pc轴数量，一般选择斜率平滑的点之前的所有pc轴，此图我的建议是选择前13个pc轴。 可以看出大概在PC …

2024年1月24日 · UMAP图或tSNE图是单细胞RNA测序分析中常见的一种散点图，用于对细胞类型的聚类可视化，帮助理解细胞群之间的差异和关系。 图中UMAP1和UMAP2分别为UMAP降维的两个主要降维方向，UMAP图可以在低维空间中映射出高维数据的近邻关系。 本图在此基础上增加了对样本的分组，可以同时绘制两个不同样本组或不同组织的细胞亚群，帮助理解组间或不同组织间的细胞组成差异。 这篇文章主要通过单细胞RNA测序技术来研究结直肠癌（CRC）中的细胞 …

2020年8月25日 · Seurat包负责筛选高变基因的函数是 FindVariableFeatures()，它并不删除scRNA对象中的非高变基因。 它们会导致细胞聚类发生一定的偏移，即相同类型的细胞在聚类时会因为细胞周期的不同而分开。 head(c(cc.genes$s.genes,cc.genes$g2m.genes)) . CaseMatch(c(cc.genes$s.genes,cc.genes$g2m.genes),VariableFeatures(scRNA)) 在[email protected]中添加S.Score、G2M.Score和Phase三列有关细胞周期的信息。

2025年2月14日 · UMAP（Uniform Manifold Approximation and Projection）是一种流行的非线性降维方法，特别适用于单细胞 RNA 测序（scRNA-seq）等高维数据可视化。 而在 Seurat 包中，我们主要通过 RunUMAP() 来执行 UMAP 计算。

2024年5月24日 · For single-cell RNA sequencing (scRNA-seq) data, t-SNE and UMAP are often used to reduce data to two dimensions to enable plotting in papers and on slides. To highlight clusters, t-SNE and...