多色流式和单细胞测序往往带来的是涵盖更多信息的高维数据。通过一些算法可以将数据降维并把结果投射在一张2D图上。而相较于2D结果,3D图形更加直观,使我们可以更容易地理解各个细胞群的空间相对位置关系。
编者按:世界首屈一指的机器学习竞赛平台 Kaggle,在今年早些时候推出了基于 Python 的高维数据降维以及可视化处理工具 HyperTools,并将其作为 Kaggle Kernels 的一部分
AI科技评论按:世界首屈一指的机器学习竞赛平台 Kaggle,在今年早些时候推出了基于 Python 的高维数据降维以及可视化处理工具 HyperTools,并将其作为 Kaggle Kernels 的一部分免费提供给开发者。 日前,Kaggle 在博客公布了使用 HyperTools 的官方教程。其中包含两个例子:用 HyperTools 对蘑菇数据做可视化,以及对全球气象数据做可视化。示例包含代码,需要做数据降维可视化的童鞋,这是一篇不错的 HyperTools 上手教程。全文由AI科技评论编译。
1D,2D和3D数据可以可视化。但是在数据科学领域并不总是能够处理一个小于或等于3维的数据集,我们肯定会遇到使用高维数据的情况。对于数据科学专业人员来说,有必要对工作数据进行可视化和深入了解,以便更好地完成工作,我们可以使用降维技术
给学徒们收集整理了几套带GitHub源代码的文献图表合辑,让优秀者一点一滴拆解开来分享给大家。
Seurat是目前单细胞数据分析最常用的软件之一,本文介绍下如何在Seurat里做三维的tsne计算以及进行可视化展示。
基于Python Outlier Detection库进行异常值处理(Kmeans对异常值敏感)。
t-SNE是目前来说效果最好的数据降维与可视化方法,但是它的缺点也很明显,比如:占内存大,运行时间长。但是,当我们想要对高维数据进行分类,又不清楚这个数据集有没有很好的可分性(即同类之间间隔小,异类之间间隔大),可以通过t-SNE投影到2维或者3维的空间中观察一下。如果在低维空间中具有可分性,则数据是可分的;如果在高维空间中不具有可分性,可能是数据不可分,也可能仅仅是因为不能投影到低维空间。 下面会简单介绍t-SNE的原理,参数和实例。
T-distributed Stochastic Neighbor Embedding (T-SNE) 是一种可视化高维数据的工具。T-SNE 基于随机邻域嵌入,是一种非线性降维技术,用于在二维或三维空间中可视化数据
在我刚开始做单细胞转录组测序的相关分析时,我也有这个疑惑,为什么复现文章中的降维分群与原文形状不一致呢?
降维是机器学习从业者可视化和理解大型高维数据集的常用方法。最广泛使用的可视化技术之一是 t-SNE[1],但它的性能受到数据集规模的影响,并且正确使用它可能需要一定学习成本(t-SNE:如何理解与高效使用)。
单细胞转录组测序产生的数据是成百上千个基因在上万个细胞中的表达情况,属于高维数据,我们需要对数据进行严格的质控与过滤,将合格的数据降维到低维子空间,使数据可视化。
单细胞测序的细胞数目成千上万,在后续分析中需要对其进行注释,但是对每一个细胞都进行注释不现实,因此我们需要对这些细胞进行聚类,这样只需要对聚类生成的cluster进行注释就可以了(聚成一类的细胞大概率是相同的细胞类型)。
实践中可以采用多种方式处理客户细分项目,在本文中,将教会您诸多高端技术,不仅可以定义聚类,还可以分析结果。本文针对那些想要利用多种工具来解决聚类问题,以便更快成为高级数据科学家(DS)的读者。
假设你有一个包含数百个特征(变量)的数据集,却对数据所属的领域几乎没有什么了解。 你需要去识别数据中的隐藏模式,探索和分析数据集。不仅如此,你还必须找出数据中是否存在模式--用以判定数据是有用信号还是噪音?
以上这篇python代码实现TSNE降维数据可视化教程就是小编分享给大家的全部内容了,希望能给大家一个参考。
原标题 | Accelerating TSNE with GPUs: From hours to seconds
今天在翻阅single cell 的github时候,我看见了这个R包,允许我们处理各种来自单细胞测序技术的数据,如scRNA-seq,scVDJ-seq和CITE-Seq。
第 11-20题是使用3大R包从细胞的降维和分群到每个群细胞的功能注释,最后到公共数据库的注释,生存分析看不同细胞亚群的临床意义。
目前该文章发表在Nature Biotechnology顶级期刊上:Visualizing Structure and Transitions in High-Dimensional Biological Data. 2019\. Nature Biotechnology.[2]
降维是通过单幅图像数据的高维化,对单幅图像转化为高维空间中的数据集合进行的一种操作。机器学习领域中所谓的降维就是指采用某种映射方法,将原高维空间中的数据点映射到低维度的空间中。降维的本质是学习一个映射函数 f : x->y,其中x是原始数据点的表达,目前最多使用向量表达形式。 y是数据点映射后的低维向量表达,通常y的维度小于x的维度(当然提高维度也是可以的)。f可能是显式的或隐式的、线性的或非线性的。
单细胞数据中包含很多细胞以及很多基因,是一个较大的数据集,维度较大,需要对数据进行降维。降维就是对原始数据进行特征提取,经常会得到高维度的特征向量。通过降维的方式来寻找数据内部的特性,提升特征表达能力,降低模型的训练成本。
上周的教程中,我们讲解了使用omicverse进行单细胞测序数据的预处理的一些思想。关于omicverse的使用文档与安装教程可以参考我们的readthedocs(https://omicverse.readthedocs.io/).
kmeans法(K均值法)是麦奎因提出的,这种算法的基本思想是将每一个样本分配给最靠近中心(均值)的类中,具体的算法至少包括以下三个步骤: 1.将所有的样品分成k个初始类; 2.通过欧氏距离将某个样品划入离中心最近的类中,并对获得样品与失去样品的类重新计算中心坐标; 3.重复步骤2,直到所有的样品都不能在分类为止 kmeans法与系统聚类法一样,都是以距离的远近亲疏为标准进行聚类的。但是两者的不同之处也很明显:系统聚类对不同的类数产生一系列的聚类结果,而K均值法只能产生指定类数的聚类结果。具体类
文章链接:https://insight.jci.org/articles/view/129212
我都是这样教导学生完成单细胞学习的,基础课程学完后需要完成作业:https://mp.weixin.qq.com/s/lpoHhZqi-_ASUaIfpnX96w
想必很多科研和临床的同道,都会感叹科研的苦和累。既要处理众多的临床病人、收集样本,又要忙实验、分析数据,同时还要紧跟科研前沿文献和撰写文章。涉及到文章的门面,科研绘图,很多伙伴又需要在纷繁的软件大海、眼花缭乱的公司之间进行选择。Hiplot的出现为大家解决了这些问题。
跟我们前面回答的问题类似,不过那些问题是针对于monocle包,使用monocle做拟时序分析(单细胞谱系发育) 学员的问题是: 拟时序分析的热图提取基因问题 , 本质上,都对R包返回对象的了解程度罢了。
批量转录组测序可以为组织或细胞系的整体基因表达提供信息但无法解析不同细胞间的异质性问题;单细胞测序则可提供每个单个细胞的基因表达特征,允许研究者探索细胞类型、细胞状态、细胞亚群等更细致的分子特征。由于单细胞测序数据具有高度异质性,因此需要特定的数据分析方法来处理和解释数据,如聚类分析、降维算法等。这里意味着单细胞测序分析要比批量转录组的分析更为发杂。
我们阅读量破万的综述:RNA-seq这十年(3万字长文综述)给粉丝朋友们带来了很多理解上的挑战:
本章介绍SCP中对于单细胞数据的标准处理流程,适用于单样本数据、无批次效应的多样本数据和其他探索性分析等。
上期推文单细胞转录组 | 多样本处理与锚定法整合介绍了使用锚定法进行多个样本整合,本期我们来介绍另一个多样本整合的主流方法:Harmony。
时间序列数据与常规表格数据有什么不同呢?时间序列数据集有一个额外的维度——时间。我们可以将其视为 3D 数据集。比如说,我们有一个包含 5 个特征和 5 个输入实例的数据集。
摸索单细胞转录组数据分析这两年,我遇到过太多的CNS文章及综述,但只有本文被我安排给了所有人进行翻译,本译文来自于最优秀的学习者,最开始在不到3000粉丝的单细胞天地公众号发布,却喜获近5000的阅读量。
https://github.com/jmzeng1314/scRNA_smart_seq2/blob/master/scRNA/study_scRNAseq.html
降维:就是指采用某种映射方法,将原高维空间中的数据点映射到低维度的空间中。降维的本质是学习一个映射函数 f : x→y,其中x是原始数据点的表达,目前最多使用向量表达形式。y是数据点映射后的低维向量表达,通常y的维度小于x的维度(当然提高维度也是可以的)。f可能是显式的或隐式的、线性的或非线性的。
Scater需要利用SingleCellExperiment这个对象(需要注意的是,官方友情提示,在导入对象之前,最好是将表达量数据存为矩阵)
Seurat 提供了几种非线性降维技术,例如 tSNE 和 UMAP,来可视化和探索这些数据集。这些算法的目标是学习数据集中的底层结构,以便将相似的细胞放在低维空间中。因此,在上面确定的基于图的簇内分组在一起的细胞应该在这些降维图上共同定位。
音乐领域,借助于歌曲相关信息,模型可以根据歌曲的音频和歌词特征,将歌曲精准进行流派分类。本文讲解如何基于机器学习完成对音乐的识别分类。
最易被我们视觉观察到的维数是一维,二维和三维,四维及以上用图形表达都不会那么直观。
理论上我们已经足够认识表达矩阵了,现在可以开始单细胞转录组数据的主角:降维聚类分群。如果你的背景知识不足,也可以先读一下综述,我们单细胞天地有中文指引:
简而言之,降维是在2维或3维中展现更高维数据(具有多个特征的数据,且彼此具有相关性)的技术。
我们知道单细胞转录组数据一个主要的特点就是数据稀疏,维度较高。基于此,Seurat提供了不少降维的方法:
选自medium 机器之心编译 参与:Panda Pythonista 数据科学家 Elior Cohen 近日在 Medium 上发文解读了最常见的三大降维技术:PCA、t-SNE 和自编码器。为了帮助理解,他还为其中每种相关算法编写了代码(也发布在了 GitHub 上)。机器之心对本文进行了编译介绍。 代码地址:https://github.com/eliorc/Medium/blob/master/PCA-tSNE-AE.ipynb 在这篇文章中,我将尽我所能揭秘三种降维技术:PCA、t-SNE 和自
如今,使用具有数百个(甚至数千个)特征的数据集变得非常普遍。如果要素的数量变得与存储在数据集中的观测值的数量相似(甚至更大!),则很可能导致机器学习模型过度拟合。为了避免此类问题,有必要应用正则化或降维技术(特征提取)。在机器学习中,数据集的维数等于用来表示数据集的变量数。
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