UMAP

利用ggplot2绘制SCI样式的UMAP图

Seurat包展示出来的umap/tsne图都是带有横纵坐标，基于Seurat包可能比较难调整图片的样式，只能借助AI或者PS处理图片。
Zee_李海海·2023-08-07 01:18

10X单细胞（10X空间转录组）降维分析之UMAP

降维分析之tSNE（算法基础知识）详细介绍了tSNE的降维原理，但是大家都知道，在我们分析10X单细胞或者10X空间转录组数据的时候，有两种降维方法，一种是tSNE，这个已经分享过，今天我们就来分享另外一个，UMAP
单细胞空间交响乐·2023-07-28 21:12

C++中unordered_map的基本用法

includeusingnamespacestd::tr1;//这样写才能编译通过，同时不影响原来的功能如cin,coutvoidtest01(){//声明格式如下unordered_mapumap;//插入元素的三种方式umap.insert
m0_74758366·2023-07-20 21:52

玩转单细胞(10)：替换单细胞Seurat对象UMAP坐标

玩转单细胞往期精彩系列：玩转单细胞(2):Seurat批量做图修饰玩转单细胞(3):堆叠柱状图添加比例玩转单细胞(4):单细胞相关性玩转单细胞(5):单细胞UMAP图只标记特定细胞群、圈定细胞群及坐标轴修改玩转单细胞
TS的美梦·2023-07-19 16:45

【深度学习】基于BRET的高级主题检测

一、说明使用BERT，UMAP和HDBSCAN捕获文档主题，紧随最先进的BERTopic架构（transformer编码器）。主题检测是一项NLP任务，旨在从文本文档语料库中提取全局“主题”。
无水先生·2023-07-16 17:29

剑指 Offer 50. 第一个只出现一次的字符

示例1:输入：s="abaccdeff"输出：'b'示例2:输入：s=""输出：''限制：0umap;for(charch:s){if(umap.find(ch)!
FuzhouJiang·2023-07-14 17:27

跟着Cell学单细胞转录组分析(六):细胞比例计算及可视化

学单细胞转录组分析(二):单细胞转录组测序文件的读入及Seurat对象构建跟着Cell学单细胞转录组分析(三):单细胞转录组数据质控（QC）及合并去除批次效应跟着Cell学单细胞转录组分析(四):单细胞转录组测序UMAP
TS的美梦·2023-06-15 20:13

Umap与 t-sne可视化CNN特征

考虑到umap比t-sne快，而且全局结构更好。
鹿米lincent·2023-04-13 21:39

单细胞-注释

现在有几个问题需要解决：1、搞清楚不同注释方法（手动、网站、用已发表的文章里面的去注释同一测序样品）；2、如何提取细胞亚群，进行亚群注释单细胞数据经过降维处理后，得到的tesn和umap图就是根据表达情况
oceanandshore·2023-04-10 02:59

C++哈希表中按照val值来排序

include#includeusingnamespacestd;voidfrequencySort(strings){unordered_mapumap;stringres="";for(charch:s)umap
Frankie0910314·2023-04-09 07:05

UE4 导入场景资源(资源市场的下载包)

image.png二：把我们下载的文件拖入到项目目录的Content下Stylized_Village我们把Stylized_Village资源包放在目录下image.png三：我们在Levels文件夹下打开umap
安宇辛·2023-04-07 02:39

Seurat单细胞分析常见代码-01

UMAP_coord0))WhichCells(object=data_obj,expression=CD4>0,slot="counts")#也可用FetchData()提取基因表达量#fortotalco-positivecells
whitebird·2023-04-06 07:02

C++进阶——STL源码之unordered_map、unordered_multimap

unordered_multimapunordered_mapunordered_map的类定义如下：template,class_Pred=std::equal_to,class_Alloc=std::allocator>>classunordered_map{typedef__umap_hashtable_Hashtable
&动感超人·2023-04-03 11:38

ArchR官网教程学习笔记6:单细胞嵌入（Single-cell Embeddings）

基于ArchR推测DoubletArchR官网教程学习笔记3:创建ArchRProjectArchR官网教程学习笔记4:ArchR的降维ArchR官网教程学习笔记5:ArchR的聚类在ArchR中，使用UMAP
生信start_site·2023-04-02 13:06

Seurat4.0系列教程15：映射和注释查询数据集

生成后，此参考集可用于通过细胞类型标签转移和将查询细胞投影到参考集UMAP等任务来分析其他查询数据集。值得注意的是，这不需要校正基础原始查询数据，因此，如果提供高质量的参考集，则可以成为高效的策略。
Seurat_Satija·2023-04-01 07:59

R-Seurat单细胞数据分析流程

Seuratstandardpipeline创建Seurat对象质控Normalization特征选择数据缩放线性降维维数选择细胞聚类非线性降维（UMAP/tSNE）鉴定差异表达特征（clustermarkers
尘世中一个迷途小书僮·2023-03-31 14:15

空间信息在空间转录组中的运用

桑基图在单细胞数据探索中的应用热图在单细胞数据分析中的应用定量免疫浸润在单细胞研究中的应用Network在单细胞转录组数据分析中的应用你到底想要什么样的umap/tsne图？
周运来就是我·2023-03-29 15:24

R 安装 “umap-learn“ python 包

首先需要在R中下载并读取reticulate包，该包提供了一系列R-Python的交互式命令由于之前在电脑中通过三个方式安装了Python：直接安装Python3.10安装Anaconda，携带3.9安装Miniconda，又是另外一个版本的Python版本各不相同，造成了在Rstudio中配置Python环境出现各种各样的问题，Rstudio默认的Python路径就是通过第一种方法安装的Pyth
韩建刚（CAAS-UCD）·2023-03-24 14:34

刷题笔记II

51.加法不使用+、-，计算两数字之和classSolution{public:intgetSum(inta,intb){while(b){intcarry=((unsignedint)a&b)umap
毒死预言家的女巫·2023-03-11 12:30

R实战| PCA、tSNE、UMAP三种降维方法在R中的实现

降维算法有基于线性模型的PCA，也有基于非线性的tSNE和UMAP等方法。
木舟笔记·2023-02-16 20:54

umap算法_UMAP的初步了解及与tSNE的比较

UMAP是McInnes等人的一项新技术。与t-SNE相比，它具有许多优势，最显著的是提高了速度并更好地保存了数据的全局结构。
weixin_39627201·2023-02-16 20:54

umap算法_UMAP的初步了解及与t-SNE的比较

UMAP是McInnes等人的一项新技术。与t-SNE相比，它具有许多优势，最显著的是提高了速度并更好地保存了数据的全局结构。
weixin_39701768·2023-02-16 20:54

ggplot画 ump 和tsne 从seurat中使用addmodule得到的umap 使用ggplot画图

ggplot画ump和tsne从seurat中使用addmodule得到的umap使用ggplot画图输入炎性基因#对给定的基因集合进行打分All.merge=AddModuleScore(All.merge
YoungLeelight·2023-02-07 13:06

单细胞基因可视化之UMAP图修饰

更多精彩请至《KS科研分享与服务公众号》除了之前说过的三种常见单细胞基因可视化方法外，还有一种最常用的就是直接在UMAP或者TSNE降维图上显示表达某基因的细胞，这种方式更加直观，但是只能显示一个基因，
TS的美梦·2023-02-07 13:35

单细胞UMAP降维图的修饰（一些偏僻问题）

本来呢，单细胞UMAP或者TSNE降维图正常展示就好了，最多修改颜色坐标就可以，但是奈何总是有文章挑战别人的眼睛，非要秀一波非常规操作，那我们也只能把他们打下神坛。
TS的美梦·2023-02-07 13:35

Umap高维数据可视化与降维

Umap解决高维数据可视化的问题，以及高效降维。
左手code·2023-02-07 13:35

UMAP文档阅读笔记

本文仅作为UMAP文档的导读，详细可参考UMAP文档原文一、下载安装pipinstall-rrequirements.txtpipinstallumap-learn二、基本使用1、输入数据类型：pandas2
平安康健kang·2023-02-07 13:05

机器学习笔记 - 什么是UMAP？

1、UMAP概述  统一流形逼近和投影(UMAP)是一种降维技术，可用于类似于t-SNE的可视化，但也可用于一般的非线性降维。UMAP是一种基于流形学习技术和拓扑数据分析思想的降维算法。
坐望云起·2023-02-07 13:04

国内第一篇植物单细胞测序

用到的统计方法有：t-SNE和UMAP算法，伪时间（pseudo-time）分析等，具体我还没有看论文。
纤蹄马·2023-01-30 13:47

美赛资料查找网址

LATEXCMR字体UMAP杂志（往届优秀论文和点评）：https://link.zhihu.com/?
enniexiaorui·2023-01-11 23:15

基于Python+JavaScript的面向文本分析的交互式主题建模可视化分析系统

21.1.1主题模型的发展及研究现状21.1.2目前存在的问题31.1.3本课题的研究意义31.2研究内容和主要工作31.3本文的组织结构3二、核心算法32.1文本预处理42.2大型语料库的内存优化62.3UMAP
biyezuopin·2023-01-08 06:00

t-SNE数据降维可视化

MachineLearning笔记t-SNE的基本思想SNE(StochasticNeighborEmbedding)SNE的主要缺点距离不对称存在拥挤现象如何确定σ\sigmaσ总结t-sne代码实现对比t-sne与UMAP
PD我是你的真爱粉·2023-01-05 22:16

kaggle学习笔记-otto-baseline6-使用 RAPIDS TSNE 和项目矩阵分解可视化用户行为

如果我们将嵌入投影到2D平面（使用TSNE、UMAP、PCA等）并绘制它们，我们可以看到类似项目的集群。然后一个集群可能是服装，另一个集群可能是电子产品等。
丰。。·2022-12-29 17:48

常见的PCA、tSNE、UMAP降维及聚类基本原理及代码实例

降维目的-方法概述1.PCA（主成分分析）1.1PCA概念1.2PCA代码实例2.tSNE2.1tSNE概念2.2tSNE代码实例3.UMAP3.1UMAP概念3.2UMAP代码实例4.其他降维方法4.1NMDS4.2
爱做饭的电饭煲·2022-12-28 20:43

scanpy change the pdf save path 修改保存地址的路径

修改保存地址的路径figsavePath=r'aaa\bbb\c'fig,ax=plt.subplots()withrc_context({'figure.figsize':(5,5)}):sc.pl.umap
fK0pS·2022-12-03 16:29

生信入门（六）——单细胞分析（Seurat）

数据导入二、标准预处理1、QC和选择细胞进行进一步分析2、规范化数据3、识别高度可变的特征（特征选择）4、缩放数据三、主成分分析（PCA）1、线性降维2、确定数据集的“维度”四、聚类细胞五、非线性降维（UMAP
柚子味的羊·2022-11-28 20:17

单细胞marker基因可视化的补充---密度图与等高线图

单细胞基因可视化之小提琴图单细胞基因个性化作图之气泡图单细胞基因可视化之热图改造修饰1单细胞基因可视化之热图的根本改造2单细胞基因可视化之UMAP图修饰这里对于可视化进行一点补充。
TS的美梦·2022-11-21 07:54

跟着Cell学单细胞转录组分析(八):单细胞转录组差异基因分析及多组结果可视化

学单细胞转录组分析(二):单细胞转录组测序文件的读入及Seurat对象构建跟着Cell学单细胞转录组分析(三):单细胞转录组数据质控（QC）及合并去除批次效应跟着Cell学单细胞转录组分析(四):单细胞转录组测序UMAP
TS的美梦·2022-11-21 07:53

跟着Cell学单细胞转录组分析(四):单细胞转录组测序UMAP降维聚类

更多内容请关注个人公众号---KS科研分享与服务---接上节（跟着Cell学单细胞转录组分析(三):单细胞转录组数据质控（QC）及合并去除批次效应）。数据合并之后，就需要跑标准的Seurat分析流程了。在《cell》文章中，作者还计算了细胞周期评分，因为我们收集到的细胞可能处于不同的分裂时期，所以看周期是很有必要的，尤其是针对具体的研究目的。在示例数据中，可以看到，各个样品细胞周期基本一致。s.g
TS的美梦·2022-11-21 07:23

跟着Cell学单细胞转录组分析(五):单细胞转录组marker基因鉴定及细胞群注释

书接上回（跟着Cell学单细胞转录组分析(四):单细胞转录组测序UMAP降维聚类）。
TS的美梦·2022-11-21 07:23

机器学习之降维方法UMAP及可视化 (umap)

点击关注，桓峰基因桓峰基因公众号推出机器学习应用于临床预测的方法，跟着教程轻松学习，每个文本教程配有视频教程大家都可以自由免费学习，目前已有的机器学习教程整理出来如下：MachineLearning1.主成分分析（PCA）MachineLearning2.因子分析（FactorAnalysis）MachineLearning3.聚类分析（ClusterAnalysis）MachineLearnin
桓峰基因·2022-11-20 09:54

umap算法_生命科学中的 UMAP（降维算法）

UMAP应该说是目前最好的降维算法了，能最大程度的保留原始数据的特征同时大幅度的降低特征维数。这是《生命科学的数理统计和机器学习》的相关探讨，我试图介绍生物信息学、生物医学、遗传学等常见的分析技术。
张个个·2022-11-20 09:53

【机器学习】UMAP：强大的可视化&降维工具

作者：杰少UMAP：强大的可视化&异常检测工具简介数据降维最为重要的是降低数据的维度的同时尽可能保有大量的原始信息，而其中最为大家熟知的是PCA和tSNE，但是这二者都存在一些问题，PCA的速度相对很快
风度78·2022-11-20 09:10

UMAP降维算法原理详解和应用示例

它还可以识别高维空间中的关键结构并将它们保存在低维嵌入中来克服“维度诅咒”本文将介绍一种流行的降维技术UniformManifoldApproximationandProjection(UMAP)的内部工作原理
普通网友·2022-11-20 09:09

umap和leiden有什么关系？和Umap对标的有 PCA ，t-SNE，Umap是降维的算法，leiden 是聚类的算法 ，

umap和leiden有什么关系？
fK0pS·2022-11-20 09:37

机器学习算法：UMAP 深入理解

UMAP是McInnes等人开发的新算法。与t-SNE相比，它具有许多优势，最显着的是提高了计算速度并更好地保留了数据的全局结构。
冷冻工厂·2022-11-20 09:05

使用python简单实现三种常见的降维方法：PCA、t-SNE和Umap（降到二维进行可视化）

三种常见的降维方法：PCA、t-SNE和Umap1.PCA主成分分析方法(PrincipalComponentAnalysis，PCA)是一种使用最广泛的数据降维算法。
风灬陌·2022-11-11 23:16

数据科学中常见的9种距离度量方法，内含欧氏距离、切比雪夫距离等

这些度量，如欧几里得距离或者余弦相似性，经常在k-NN、UMAP、HDBSCAN等算法中使用。了解距离度量这个领域可能比你想的更重要，以k-N
CV矿工·2022-11-07 12:39

单细胞之轨迹分析-3：monocle3

轨迹分析系列：单细胞之轨迹分析-1：RNAvelocity单细胞之轨迹分析-2：monocle2原理解读+实操Monocle3和Monocle2并没有本质上的区别，只是把降维图从DDRTree改成了UMAP
Hayley笔记·2022-10-30 23:24

木舟总结 | 2021年推文笔记分类汇总

学作图系列合集跟着CELL学作图|1.火山图跟着Cell学作图|2.柱状图+误差棒+散点+差异显著性检验跟着Cell学作图|3.箱线图+散点+差异显著性检验跟着Cell学作图|4.小提琴图跟着Cell学作图|5.UMAP
木舟笔记·2022-10-15 22:02
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