densvis

doi:10.18129/b9.bioc.densvis

通过非线性尺寸降低可视化密度的数据可视化

生物导体版本:版本(3.15)

实现Narayan等人描述的T-SNE和UMAP的密度修饰。(2020) 。非线性维度降低技术T-SNE和UMAP使用户可以使用较低的维度来概括复杂的高维测序数据,例如单个单元格。这些较低的维表示能够可视化离散的转录状态以及连续轨迹(例如,在早期开发中)。但是,这些方法集中在数据的局部邻域结构上。在某些情况下,这会导致误导性可视化,其中低维嵌入中细胞的密度并不代表原始高维空间中数据的转录异质性。Den-sne和DensMap的目的是通过产生较低维度的其意性锻炼来对高维数据集进行更准确的视觉解释,从而准确地代表原始高维空间的异质性,从而鉴定均质和异质细胞状态。通过在优化过程中包括一个考虑原始高维空间中点的局部密度来实现这种准确性。这可以有助于创建可视化,这些可视化更为代表原始高维空间中异质性。

作者:Alan O'Callaghan [AUT,CRE],Ashwinn Narayan [AUT],Hyunghoon Cho [aut]

维护者:Alan O'Callaghan

引用(从r内,输入引用(“ densvis”)):

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版本 1.6.0
在生物导体中 Bioc 3.12(R-4.0)(1。5年)
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源包 densvis_1.6.0.tar.gz
Windows二进制 densvis_1.6.0.zip(仅64位)
MacOS 10.13(高山脉) densvis_1.6.0.tgz
源存储库 git克隆https://git.bioconductor.org/packages/densvis
源存储库(开发人员访问) git clone git@git.bioconductor.org:packages/densvis
包装短URL //www.andersvercelli.com/packages/densvis/
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