rgl:基于tSNE集群着色时如何使用8种以上的颜色 - 腾讯云开发者社区 - 腾讯云

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单细胞数据Seurat包的tSNE三维可视化

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。...1.三维坐标计算：这里假设单细胞数据已经从counts matrix 走到了tSNE降维的前一步，在此使用RunTSNE()进行tsne的三维降维计算： set.seed(1) data.combined...如果不加dim.embed=3参数则是默认的二维空间坐标。 2.可视化：前期数据准备，提取tSNE降维后的三维坐标数据，以及制作颜色条。...较多时，常用的颜色配置函数配出来的颜色区分度不明显，笔者在网上搜到上述50个颜色分类，感觉比较好用，就作为自己常用的颜色条使用。...plot3d进行可视化 library(rgl) plot3d( tmp.tsne.3, col = col_draw, type = 'p', radius = .001,axes=T,box

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单细胞tSNE细胞降维图还可以这样做？！

单细胞转录组文章中，我们经常可以看到tSNE细胞降维图，而且展示的形式也是丰富多彩的。首先，我们来一起看看文章中都是如何利用tSNE图的呢？...后续对这一类细胞单独研究时，在保留其他细胞完整的情况下，如果突出需要研究的细胞类型呢？...接下来，我们来学习下如何使用这个云工具吧！ 1.数据选择 ? 2.工具界面进入云工具之后，默认在介绍视频的界面，如果您第一次点击这个云工具，建议您花几分钟的时间看视频学习下该云工具的用法。...点击tSNE图-样本/分组图后，默认按照样本着色进行图片展示，如果您的项目有生物学重复，需要按照分组着色展示，点击设置样本分组信息： ? ?...Tips:tSNE图-细胞高亮图，如果未上传cluster对应的细胞注释结果，展示的为基于cluster的高亮展示图片及基于cluster的高亮类型选择。

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您找到你想要的搜索结果了吗？

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单细胞测序正流行！这篇Nature Medicine顶级单细胞文献全套复现，你值得拥有！

g, 使用SCENIC计算的转录因子表达调节的曲线下面积（AUC）得分的热图 h, 内皮细胞的tSNE图，用颜色注释（上图）MAF、FOSL1和TEAD1的表达（从左到右），以及（下图）这些转录因子的调节活性的...a, 1,465个成纤维细胞的tSNE图，按其相关的亚群（上）或来源的样品类型（下）进行颜色注释。 b, tSNE图，按亚群的marker基因的表达（灰色到红色）进行着色。...a, 5,603个B细胞的tSNE图，按其相关的亚群（上）或来源的样品类型（下）进行颜色注释。 b, tSNE图，按亚群的marker基因的表达（灰色到红色）进行着色。...a, 24,911个T细胞的tSNE图，按其相关的亚群（上）或来源的样品类型（下）进行颜色注释。 b, tSNE图，按亚群的marker基因的表达（灰色到红色）进行着色。...细胞间相互作用 1.常用工具介绍 2.cellchat的使用 3.nichenetr的使用结合表型数据 1.TCGA是什么 2.如何结合已有的临床数据，有哪些切入点课程内容丰富

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Garnett—细胞类型注释工具

Garnett是一个从单细胞表达数据中实现自动细胞类型分类的软件包。Garnett的工作方式是获取单细胞数据和细胞类型定义(marker)文件，并训练一个基于回归的分类器。...可用的分类器列表可以在这里找到（https://cole-trapnell-lab.github.io/garnett/classifiers）。我们希望在生成新的分类器时不断地更新和添加它们。...上面的第一个图显示了Garnett的cell类型分配，第二个图显示了Garnett的集群扩展类型分配。...您可以看到，T细胞子集(CD4和CD8)在这些集群中并没有很好地分离，因此在计算集群扩展类型时，Garnett将层次结构退回到更可靠的“T细胞”分配。...第一个面板由基于facs的10x单元类型分配着色。其余的面板由Garnett集群无关的细胞类型分配着色。 A cell type is missing from the marker file。

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如何去学一个R包（上）

计算命运偏见 FateID的核心功能计算数据集中除了目标集群中的细胞外每个细胞的命运偏差。...FateID还允许动态的测试集大小，其中minnr参数针对每个目标集群单独调整，基于前一次迭代中的分类成功。...该参数k表示减少到的维度(通常二维或者三维)，但是也可以将维度设置在三维以上，然后可视化投影到维度子集之后的数据。其余参数是用于降维的各种算法的主要控制参数。...该函数使用Rtsne包进行t-SNE映射计算（Maaten和Hinton 2008），使用stats的cmdscale函数进行经典多维缩放，使用lle包中的lle函数进行局部线性嵌入计算，用destiny...以三维方式绘制可打开交互式RGL设备，以允许旋转绘图并放大和缩小： plotFateMap(y,dr,k=3,m="tsne") 通过增加参数(t+簇号)提供目标簇的名称和fateBias的输出在降维中突出显示命运偏差

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（数据科学学习手札133）利用geopandas绘制拓扑着色地图

今天我们就来学习配合geopandas如何快速实现地图的拓扑着色。...2 基于mapclassify的地图拓扑着色　　对于着色方案的生成，我们需要使用到mapclassify这个第三方库，以前我的geopandas系列文章分层设色篇也介绍过其中的诸多功能，而本文需要使用到其特殊的...用于设定如何进行“平衡”着色，默认为'count'，可选项如下，其中除了'count'方式以外，其余方式均需要输入的GeoDataFrame为投影坐标系： count：尽量保持每种颜色对应的面要素数量平衡...min_distance参数来设定距离阈值来帮助greedy捕捉相邻面要素关系，即面要素两两之间拓扑距离小于min_distance时也视作“邻接” 　　知晓了greedy()的主要参数后，我们下面来演示如何使用它来辅助制作拓扑着色地图...以上就是本文的全部内容，欢迎在评论区与我进行讨论~

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10种常用的图算法直观可视化解释

与树不同，图可以包含循环(第一个和最后一个顶点是相同的路径)。因此，我们必须跟踪访问过的顶点。在实现BFS时，我们使用队列数据结构。图2表示一个示例图的BFS遍历的动画。...在实现DFS时，我们使用堆栈数据结构来支持回溯。图3表示对图2中使用的同一个示例图进行DFS遍历的动画。注意它是如何遍历到深度和回溯的。应用用于查找两个顶点之间的路径。用于检测图中的循环。...算法 Floyd周期检测算法、布伦特算法应用用于基于消息的分布式算法。用于使用集群上的分布式处理系统处理大规模图形。用于检测并发系统中的死锁。...图着色在保证一定条件下给图的元素分配颜色。顶点着色是最常用的图形着色技术。在顶点着色中，我们尝试用k种颜色给图的顶点着色，任何两个相邻的顶点都不应该有相同的颜色。...其他着色技术包括边缘着色和脸部着色。图的色数是为图着色所需的颜色的最小数目。图9显示了使用4种颜色的示例图的顶点着色。

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火遍全网的AI给老照片上色，这里有一份详细教程！

以黑白图像着色为例，通过将 AI 与照片着色相结合，即使不会使用Photoshop 等图片编辑工具，为黑白照片着色也可以一键完成。这具体是如何实现的？下面就来告诉你！...1 颜色空间当我们加载图像时，会得到一个3维（高度、宽度、颜色通道）数组，其中颜色通道的数据代表 RGB 颜色空间中的颜色，每个像素都有 3 个数字，表示该像素的红色、绿色和蓝色值。...为图片着色时，根据给定的黑白图片，需要判断每个位置的像素的RGB值分别是多少，颜色取值范围是0~255，即每个像素都存在一个256³ 的预测问题。...图2 使用L*a*b*颜色空间为照片着色，为着色模型输入L* 通道，输出其他两个通道（a*，b*）的预测，其选择大约有 65000 个，远小于RGB颜色空间，因此我们可以选择使用L*a*b*颜色空间的数据作为照片着色模型的训练数据...综上所述，在评估着色和恢复效果时，如果人们看到生成的图片时无法觉察出图片被处理过，并且能从中感到愉悦，则认为着色和恢复工作完成。那么新的着色策略是什么呢？

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Python用T-SNE非线性降维技术拟合和可视化高维数据iris鸢尾花、MNIST 数据|附代码数据

在本教程中，我们将简要了解如何在 Python 中使用 TSNE 拟合和可视化数据。...x = iris.data y = iris.target 然后，我们将使用 TSNE 类定义模型，这里的 n_components 参数定义了目标维度的数量。'...MNIST手写数字数据集非常合适，我们可以使用Keras API的MNIST数据。我们只提取数据集的训练部分，因为这里用TSNE来测试数据就足够了。...TSNE需要太多的时间来处理，因此，我将只使用3000行。...颜色定义了目标数字及其在 2D 空间中的特征数据位置。在本教程中，我们简要地学习了如何在 Python 中使用 TSNE 拟合和可视化数据。

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用 GPU 加速 TSNE：从几小时到几秒

RAPIDS现在基于CannyLab.开发的基于GPU的Barnes-Hut方法，提供了GPU加速的快速TSNE。...在图5中，根据原始输入的服装类别（例如靴子是蓝色）绘制了TSNE的二维输出并进行了颜色编码。 TSNE不知道这些类别，但是找到了一个能够将更多相似项放在一起的分组。...可以在图3中看到如何用数字类型（0到9）对清晰的簇进行颜色编码。 ? 图3. MNIST数字数据集的TSNE图 TSNE还用于可视化卷积神经网络，以帮助从业者辨别复杂的分类器是否真正在“学习”。...这使TSNE可以在数据集上进行训练，而无需首先使用PCA缩小维度。 TSNE如何起作用 cuML的TSNE主要基于CannyLab最初的Barnes Hut实现。...人们会期望遥远的点会有弹簧将它们拉在一起，但在TSNE中则相反。现在，释放低维空间中的弹簧，这是TSNE的优化阶段。当所有弹簧停止运动时，我们终止了进化系统。

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SWNE，单细胞的一种高维数据集可视化方法

scRNA-seq最常见的可视化方法是tSNE，tSNE本身可以精确的捕获数据集的局部结构，但是经常会扭曲数据集的全局结构，比如簇与簇之间的距离，本研究开发了一种可视化及解释scRNA-seq数据集的方法...链接在：https://yanwu2014.github.io/swne/ Github链接：https://github.com/yanwu2014/swne tSNE可视化不提供生物学背景，比如哪些基因在哪些集群表达...#### 此流程说明如何产生SWNE的结果图（以经典的pbmc3k数据进行演示） #### ## step 0：清空变量，设置环境，加载R包 #### rm(list = ls()) getOption...PAGA图删除集群中没有共享统计上显著数量的边缘的细胞之间的边缘来修剪SNN矩阵 snn <- as(obj@graphs$RNA_snn, "dgCMatrix") knn 的簇颜色设置了一种种子，以便每个地块将使用相同的颜色来标记簇。

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干货 | 移动应用中使用OpenGL生成转场特效

本议题主要包含了对OpenGL的简单介绍及相关API使用，GLSL着色器语言的基本使用，以及如何通过编写自定义的着色器程序来实现图片的转场效果。...2.2 使用OpenGL处理视频转场的难点使用OpenGL处理视频转场的难点是如何编写转场效果的着色器，关于这一点，我们可以参考开源的GLTransitions网站。...3.1.1 OpenGL渲染流程在使用OpenGL进行绘制时，我们主要关注的是顶点着色器和片元着色器。顶点着色器用来确定绘制图形的顶点位置，片元着色器负责给图形添加颜色。...我们使用的是可编程管线，在可编程管线里，顶点的位置、颜色、贴图座标、贴图传进来之后，如何对数据进行改动，产生的片元如何生成结果，可以很自由地控制。...3.1.5 如何使用OpenGL来绘制一张图片上面介绍了顶点着色器和片元着色器，以及如何向OpenGL程序传递数据的方法。

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【笔记】《计算机图形学》(10)——表面着色

不过在记笔记时多少也会参考一下中文版本这一篇包含了原书中第十章的内容，简单介绍了图形学中传统的明暗着色方法，还简单介绍了如何进行艺术化着色。...朗伯物体的表面着色是漫反射或者说散射，我们使用朗伯着色模型来表示处理这个情况朗伯着色模型朗伯模型的着色遵循朗伯余弦法则，也就是表面的颜色是与光照方向和法线夹角的余弦值相关的，夹角类似下图的效果： ?...所以我们有两种方法来改进这个式子，一个是用max函数将余弦值与0相比，让光照在背面时显示出黑色；另一个是将余弦值取绝对值，这样光照在背面时也会产生和正面一样的颜色，这个做法称为双面光照，尽管和现实情况不同但是有时这个特性也会发生作用...基于顶点的散射着色基于向量的散射着色是更接近一种编程技巧，也就是在顶点而不是面片上进行着色的光照计算。...这样计算的效果与之前一致，优点是不用使用max来约束余弦值，缺点是在计算h时需要进行绝对值计算，得到新的高光项如下，在现实使用中这种方法更加常用： ?

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地图可视化：geopandas绘制拓扑着色地图

，需要满足拓扑着色要求，即所有相邻的区域不可以用同一种颜色绘制，以前的手绘地图需要绘制者自行思考设计具体的着色规则，而现如今通过计算机的辅助，我们可以快速生成大量的着色方案。...今天我们就来学习配合geopandas如何快速实现地图的拓扑着色。...2 基于mapclassify的地图拓扑着色对于着色方案的生成，我们需要使用到mapclassify这个第三方库，以前我的geopandas系列文章分层设色篇也介绍过其中的诸多功能，而本文需要使用到其特殊的...用于设定如何进行“平衡”着色，默认为'count'，可选项如下，其中除了'count'方式以外，其余方式均需要输入的GeoDataFrame为投影坐标系： count：尽量保持每种颜色对应的面要素数量平衡...这时就可以使用min_distance参数来设定距离阈值来帮助greedy捕捉相邻面要素关系，即面要素两两之间拓扑距离小于min_distance时也视作“邻接” 知晓了greedy()的主要参数后，我们下面来演示如何使用它来辅助制作拓扑着色地图

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Python用T-SNE非线性降维技术拟合和可视化高维数据iris鸢尾花、MNIST 数据

在本教程中，我们将简要了解如何在 Python 中使用 TSNE 拟合和可视化数据。...x = iris.data y = iris.target 然后，我们将使用 TSNE 类定义模型，这里的 n_components 参数定义了目标维度的数量。'...MNIST手写数字数据集非常合适，我们可以使用Keras API的MNIST数据。我们只提取数据集的训练部分，因为这里用TSNE来测试数据就足够了。...TSNE需要太多的时间来处理，因此，我将只使用3000行。...颜色定义了目标数字及其在 2D 空间中的特征数据位置。在本教程中，我们简要地学习了如何在 Python 中使用 TSNE 拟合和可视化数据。

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数据降维以及细胞亚群分类

另外，实验批次效应，离群样本等也属于比较大的效应。以上的效应都易于被 PCA 获取，因此 PCA 的方法可以良好地去展示常规 RNA-seq 项目中的处理效应、批次效应和离群样本。...tSNE 算法就属于这种可以同时兼顾局部结构和全局结构的非线性降维可视化算法。四、PCA 分析数据降维 PCA 分析数据准备，使用 ScaleData()进行数据归一化。...这里定义的“维度”并不代表细胞类型的数目，而是对细胞分类时需要用到的一个参数。...这里定义的“维度”并不代表细胞类型的数目，而是对细胞分类时需要用到的一个参数。...#也可以使用单独的函数PCAPlot，TSNEPlot，UMAPPlot p1 <- DimPlot(pbmc,reduction = "umap") p1 #调整颜色DiscretePalette(

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scRNA-seq Clustering quality control

评估是否存在clustering artifacts 使用PCA，tSNE和UMAP图确定聚类的质量，并了解何时重新聚类评估已知的细胞类型标记以假设群集的细胞类型同一性目标 **生成特定于细胞类型的簇...按细胞周期阶段划分群集接下来，我们将探讨细胞是否会因不同的细胞周期阶段聚集。当我们对无意义的变异源进行SCTransform归一化和回归时，并没有因为细胞周期阶段而使变异消退。...在下面的UMAP图中，细胞根据各自主成分的PC得分进行着色。...以CD79A基因和HLA基因作为PC_2的阳性标志物，可以推测第6、11、17簇对应于B细胞。这只是暗示了集群身份可能是什么，集群的身份是通过PC的组合来确定的。.... ---- 注：以上内容来自哈佛大学生物信息中心(HBC)_的教学团队的生物信息学培训课程。

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一看就懂的 OpenGL 基础概念丨音视频基础

这套接口由一系列的函数组成，定义了如何对简单及复杂的图形进行绘制。这套接口涉及到对设备的图像硬件进行调用，因此在不同的平台基于这套统一接口做了对应的实现。...这些渲染方案之间还有着一定的历史渊源： OpenGL 已经发展了 25 年以上，不断满足着行业需求。...在日常开发中，开发者一般通过使用上层 API 来构建和绘制界面，而调用 API 时系统最终还是通过 OpenGL/Metal/Vulkan 来实现视图的渲染。...片元着色器中是不可能有 Attribute 的，但是我们可以使用 GLSL 代码，通过顶点着色器把 Attribute 信息间接传递到片元着色器中。...，而屏幕本质用是一个个像素来显示颜色的，所以上色之前要先确定好哪些像素是属于三角形的，于是你叫计算机把属于三角形内部的像素一个个圈出来：三角形绘制流程 3 第四步，你想画一个带渐变色的炫酷三角形，所以需要给每个像素都上不同的颜色

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Seurat标准流程

前言前面介绍了自己利用cellranger count的结果进行seurat分析，但是整合数据方面做得还是不如原作者优秀，虽然我们不知道他们是如何处理的，但还是可以继续向下进行，而且这一次将会使用他们合并好的数据...3.0的结果【注意】如果参数使用不正确，DimPlot或TSNEPlot会调用默认颜色设置，例如使用参数colors或colors.use都是V3不识别的，因此它不会按照我们的颜色操作，而是生成类似这种...就看最后的TSNE聚类图，上面用Seurat3操作了一遍，虽然使用了和作者一样的数据，但结果和原文还是差别很大。 ? 原文聚类结果那么原因真的是由于版本引起的吗？使用作者的V2会不会好一些？...t-SNE中集群之间的距离并不表示相似度，同一个数据上运行t-SNE算法多次，很有可能得到多个不同“形态”的集群。...但话说回来，真正有差异的群体之间，不管怎么变换形态，它们还是有差别关于perplexity的使用：(默认值是30) 如果忽视了perplexity带来的影响，有的时候遇到t-SNE可视化效果不好时，对于问题无从下手

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深度 | 详解可视化利器t-SNE算法：数无形时少直觉

t-SNE 算法概念这篇文章主要是介绍如何使用 t-SNE 进行可视化。虽然我们可以跳过这一章节而生成出漂亮的可视化，但我们还是需要讨论 t-SNE 算法的基本原理。...因为我们希望能最小化该损失函数，所以我们可以使用梯度下降进行迭代更新，我们可能对如何迭代感兴趣，但我们会在后文讨论与实现。...这种情况下，t-SNE 需要使用 14 个数值变量作为输入，其中就包括叶片的生长率和长宽比等。下图展示了 2 维可视化输出，植物的种类（标签）使用不同的颜色表达。 ?...物种 Acer palmatum 的数据点在右上角形成了一个橙色集群，这表明它的叶子和其他物种有很大的不同。该示例中类别通常会有很好的分组，相同物种的叶子（同一颜色的数据点）趋向于彼此靠紧聚集在一起。...为了演示困惑度（perplexity）的影响，我们首先需要将困惑度设置为较低的值 2，每个数据点的映射只考虑最近邻。如下，我们将看到许多离散的小集群，并且每一个集群只有少量的数据点。 ?

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