Dimensionality reduction for visualizing single-cell data using UMAP

doi:10.1038/nbt.4314

.2018年12月3日。

doi:10.1038/nbt.4314。打印前在线。

使用UMAP可视化单单元格数据的降维

艾蒂安·贝赫特¹, 利兰·麦克因斯², 约翰·赫里², 查尔斯·安东尼·杜特雷¹, 伊曼纽尔·W·H·郭¹, Lai Guan Ng公司¹, 弗洛伦特·吉胡克斯¹, 埃文·纽厄尔^1 三

附属公司

¹新加坡免疫网络（SIgN），新加坡科学、技术和研究机构（A*STAR），新加坡。
²加拿大安大略省渥太华市塔特数学与计算研究所。
^三美国华盛顿州西雅图市疫苗和传染病部弗雷德·哈钦森癌症研究中心。

PMID： 30531897
DOI（操作界面）： 10.1038/nbt.4314

使用UMAP可视化单单元格数据的降维

艾蒂安·贝赫特等。 Nat生物技术. 2018.

.2018年12月3日。

doi:10.1038/nbt.4314。打印前在线。

作者

艾蒂安·贝赫特¹, 利兰·麦克因斯², 约翰·赫里², 查尔斯·安东尼·杜特雷¹, 伊曼纽尔·W·H·郭¹, Lai Guan Ng公司¹, 弗洛伦特·吉胡克斯¹, 埃文·纽威尔^1 三

附属公司

¹新加坡免疫网络（SIgN），新加坡科学、技术和研究机构（A*STAR），新加坡。
²加拿大安大略省渥太华市塔特数学与计算研究所。
^三美国华盛顿州西雅图市疫苗和传染病部弗雷德·哈钦森癌症研究中心。

PMID： 30531897
DOI（操作界面）： 10.1038/nbt.4314

摘要

单细胞技术的进步使组织成分的高分辨率解剖成为可能。有几种降维工具可用于分析单细胞研究中生成的大量参数。最近，一种非线性降维技术——均匀流形近似和投影（UMAP）被开发用于分析任何类型的高维数据。在这里，我们将其应用于生物数据，使用三个特征良好的质谱仪和单细胞RNA测序数据集。将UMAP与其他五种工具的性能进行比较，我们发现UMAP提供了最快的运行时间、最高的再现性和最有意义的细胞簇组织。这项工作强调了UMAP在改进单细胞数据可视化和解释方面的应用。

PubMed免责声明

中的注释

初始化对于保存t-SNE和UMAP中的全局数据结构至关重要。
Kobak D，Linderman GC。 Kobak D等人。国家生物技术。2021年2月；39(2):156-157. doi:10.1038/s41587-020-00809-z.Epub 2021年2月1日。国家生物技术。2021 PMID：33526945 没有可用的摘要。

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