2025年1月11日 · Nebulosa 是一个基于核密度估计可视化单细胞数据的 R 包，主要通过结合细胞之间的相似性来恢复丢失特征中的信号，从而实现细胞特征的“卷积”。 学习官网： https://bioconductor.org/packages/devel/bioc/vignettes/Nebulosa/inst/doc/nebulosa_seurat.html. Nebulosa 的主要功能是 plot_density，让我们按照以下方式绘制 一些marker基因 的核密度估计图，展示的marker基因表达水平高低：

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2025年1月9日 · UMAP 图，全称是 统一流形逼近与投影图，是数据降维可视化的神器 它能把复杂的高维数据，巧妙地投影到二维或三维空间，让我们一眼看清数据分布与关系。 在 单细胞测序分析 里，UMAP 图超有用。 不同颜色代表不同细胞类型，一个个点就像细胞 “小居民”，聚集成不同 “社区”，帮我们快速找到细胞类群。 和 PCA 、 t-SNE 比，UMAP 可厉害啦。 PCA 像个 “直线思维” 的老实人，擅长处理线性数据；t-SNE 是 “细节控”，但计算慢；UMAP 则是 “六边形战士”，兼 …

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UMAP, at its core, works very similarly to t-SNE - both use graph layout algorithms to arrange data in low-dimensional space. In the simplest sense, UMAP constructs a high dimensional graph representation of the data then optimizes a low-dimensional graph …

2023年11月27日 · umap图，作为 单细胞转录组 的主要图形之一，它的美化工作-图形展示的调整，是一个非常重要的内容。 下面利用 https:// satijalab.org/seurat/ar ticles/pbmc3k_tutorial.html 标准程序执行一遍，得到绘制umap的数据。

一般来说，umap具有坚实的数学基础，它通常比t-sne等类似的降维算法做得更好。 umap的秘诀在于保持低维空间中相对全局距离的同时推断局部和全局结构的能力。这些能力使我们能够找到特定的解决方案，比如找到数字1和2的手写形式之间的相似之处。

2024年6月22日 · 全网最好看的单细胞umap图绘制教程. 作者按. 大家或许都曾被Nature, Science上的单细胞umap图吸引过，不免心生崇拜。在这里，我们将介绍一种简单方便的顶刊级umap图可视化. 全文字数|预计阅读时间: 2000|5min ——Starlitnightly（星夜） 环境加载. 我们先导 …

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