UMAP（Uniform Manifold Approximation and Projection）和t-SNE（t-Distributed Stochastic Neighbor Embedding）都是流行的非线性降维方法，用于高维数据的可视化。以下是它们的对 …

很显然，Dimplot是实现不了的。 UMAP降维图本质也是散点图，只需要将作图数据导出，ggplot2就可以实现任何你想要的修饰了。 首先我们设置下颜色，并将作图的数据导出，导 …

UMAP（Uniform Manifold Approximation and Projection）是一种非线性降维算法，专门用于将高维数据（如单细胞RNA-seq、基因组学、图像特征）映射到低维空间（通常是2D或3D），同 …

基本概念 基本概念：PCA： 即主成分分析，是数据降维的方法。从高纬数据中提取数据的特征向量（成分），转换为低维数据并且用二维或者三维的图来展示这些特征。从特征向量中提取最 …

UMAP在低维空间中表示高维数据，同时保留局部和全局结构。 然而，UMAP使用不同于t-SNE的数学方法，这可能导致不同的权衡和结果。

可以按这几步来： 先理清楚基本逻辑 降维图（比如UMAP）的作用是把复杂的单细胞数据“压缩”成二维图，表达模式像的细胞会凑在一起形成一个个“细胞簇”。 而marker基因就是细胞的“身份 …

2008年 2008ICM特等奖论文全集（The UMAP Journal v. 29 no. 2 ） 美国数学建模大赛题目+05--07部分优秀论文 - 经济金融数学专区 - 经管之家 (原人大经济论坛)

7. UMAP/TSNE可视化：通过不同分辨率下的UMAP或TSNE图来观察细胞群的分布，如果随着分辨率的增加，细胞群的分离度没有明显变化，那么可以选择一个较低的分辨率作为合适的分群 …

Nov 13, 2023 · 版本不对，我记得5.3版本的，和其他版本都不通用。 你不要复制，而是用虚幻自己的迁移操作。 并且迁移到对应版本的引擎。 如果你非要迁移到不同的版本，那就只能打开 …

方案1 单细胞数据（例如RNA-seq、ATAC-seq）中观察到的稀疏性，细胞特征（例如基因、峰值）的可视化通常受到干扰，且不够清晰，尤其是在与聚类结果叠加以注释细胞类型时 …