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发布时间：2024-10-24 04:46
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热心网友
时间：2024-10-24 06:55
要揭示样本之间的亲密程度，我们利用一种技术，将他们投射到二维坐标系中，就像在一张地图上寻找彼此的地理位置。选择何种度量作为坐标轴，就是解锁这个神秘世界的关键。原始数据中的每个基因，原本可能成为无数个维度，但在高维空间中，这可能导致分析效率下降，因为数据稀疏性和维度问题会让人眼花缭乱。这就是为什么降维技术成为必要，它如同精简版的基因语言，用最少的坐标轴捕捉信息的核心。
在单细胞转录组的降维方法中，PCA和UMAP是两个备受瞩目的工具。PCA，就像医学术语中的“预处理”，通过线性降维，去除噪声，通常保留10到30个维度。尽管丢失了一些信息，但这些维度组合起来足以描绘单细胞数据的内在结构。在PCA中，每个样本的坐标值是一种抽象，它们代表了原基因的线性组合，通过载荷loading矩阵记录基因对新坐标轴的贡献。
UMAP则更进一步，进入非线性降维的视觉领域。它试图在二维或三维的画布上展示所有信息，使得样本间的相对位置一目了然。它捕捉的是高维空间中样本点的邻域关系，坐标值不再是具体的测量值，而是相对位置的指示。比如，UMAP中的坐标就像是一个艺术作品中的坐标，小狗、女士和小孩的坐标值虽然具体，但并不直接反映现实距离，而是反映他们在低维空间中的位置关系，就像地球上的经度和纬度，虽然具体值变化，但地理位置不变。
总结来说，UMAP图的横纵坐标并不直接反映物理世界，而是样本在降维后的高维结构中相对位置的抽象表示。理解了这一点，我们就能够更好地解读这些坐标，洞察单细胞数据中隐藏的复杂网络和结构。就像一幅画中的位置，它们揭示的是细胞间的亲近程度和谱系关系，而非绝对距离。UMAP和其他降维工具，如同艺术与科学的交汇，为我们揭示了数据的内在之美。