scRNA分析|单细胞文献Fig1中的分组umap图和细胞比例柱形图
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. 本文首发于“生信补给站”公众号，scRNA分析|单细胞文献Fig1中的分组umap图和细胞比例柱形图类似2021年CELL 文章Single-cell landscape of the ecosystem in early-relapse hepatocellular carcinoma，单细胞文献…
scRNA分析|单细胞文献Fig1中的分组umap图和细胞比例柱形图
2022年11月11日 · 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. load("sce.anno.RData") head([email protected]) table([email protected]$celltype) cols = colour , #设置颜色. repel = T, #label不重叠. label.size = 5, #调整label的大小. label = TRUE, #是否展示label. pt.size = 0.5) .
umap调整及常见参数 - 知乎 - 知乎专栏
UMAP（Uniform Manifold Approximation and Projection）是一种广泛用于高维数据降维的算法，在 单细胞分析 中常用于可视化细胞的聚类和群体关系。以下是 UMAP 的常见参数及调整建议。
scRNA复现|所见即所得，和Cell学umap，plot1cell完成惊艳的细胞注释umap图
2023年8月24日 · 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。
What is a UMAP plot? - Single Cell Discoveries
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.
scRNA复现|所见即所得，和Cell学umap，plot1cell完成惊艳的细胞注释umap图
2023年6月30日 · 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。 使用之前注释过的sce.a. 本文首发公众号 “生信补给站” ：scRNA复现|所见即所得，和Cell学umap，plot1cell完成惊艳的细胞注释umap图单细胞常见的可视化方式有DimPlot，FeaturePlot ，DotPlot ，VlnPlot 和 …
Seeing data as t-SNE and UMAP do | Nature Methods
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...
Analyzing scRNA-seq data by CCP-assisted UMAP and tSNE
2024年12月13日 · In this work, we utilize CCP as an initialization tool for uniform manifold approximation and projection (UMAP) and t-distributed stochastic neighbor embedding (tSNE). By using 21 publicly available datasets, we have found that CCP significantly improves UMAP and tSNE visualization and dramatically improve their accuracy.
Dimensionality reduction for visualizing single-cell data using UMAP
2018年12月3日 · Recently, a nonlinear dimensionality-reduction technique, uniform manifold approximation and projection (UMAP), was developed for the analysis of any type of...
A Comparison for Dimensionality Reduction Methods of Single …
We found that t-distributed stochastic neighbor embedding (t-SNE) yielded the best overall performance with the highest accuracy and computing cost. Meanwhile, uniform manifold approximation and projection (UMAP) exhibited the highest stability, as well as moderate accuracy and the second highest computing cost.