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t-SNE与UMAP单细胞批次效应检测

共计 30 章节
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01
批次效应概述
什么是批次效应 · 为什么需要检测与矫正 · 常见产生原因
批次效应概述什么是批次效应
02
单细胞转录组数据简介
数据矩阵 · 表达量 · 细胞与基因的基本概念
单细胞转录组数据…数据矩阵
03
数据预处理基础
标准化 · 对数化 · 高变基因筛选
数据预处理基础标准化
04
主成分分析（PCA）原理
降维思想 · 方差最大化 · 主成分选择
PCA主成分分析
05
t-SNE算法原理
概率分布 · KL散度 · 困惑度设置
t-SNE算法原理
06
UMAP算法原理
流形学习 · 图论基础 · 最小化交叉熵
UMAP算法原理
07
t-SNE vs UMAP
核心差异 · 速度 · 结构保留能力对比
t-SNEvs
08
Python环境搭建
Anaconda · Jupyter · 常用库安装（scanpy
Python环境搭建
09
数据加载与基本操作
使用scanpy读取h5ad · 查看元数据
数据加载基本操作
10
第一个可视化
用PCA投影查看是否有明显批次效应
第一个可视化PCA
11
t-SNE实战
调用scanpy的tl.tsne · 设置随机种子与perplexity
t-SNEscanpy
12
UMAP实战
调用scanpy的tl.umap · 设置n_neighbors与min_…
UMAPscanpy
13
颜色映射与分组
按批次 · 样本 · CD45等metadata着色
颜色映射分组
14
可视化优化
点大小 · 透明度 · 图例位置
可视化优化点大小
15
检测批次效应的技巧
一致性指标（ASW · NMI） · 局部结构保留
检测批次效应的技…ASW
16
利用t-SNE/UMAP对比不同批次
混合程度 · 异常簇识别
t-SNE/UMAP利用
17
分面绘图
分别按批次展示t-SNE/UMAP图 · 直观对比
分面绘图t-SNE/UMAP
18
用PAGA图验证
基于UMAP的轨迹推断辅助判断批次
PAGA图验证
19
模拟批次效应
人工添加批次标签并可视化变化
模拟批次效应人工添加批次标签…
20
数据整合前vs后可视化
展示MNN · Harmony · scVI等矫正效果
vs数据整合前
21
t-SNE与UMAP参数调优
perplexity · n_neighbors对批次检测的影…
t-SNEUMAP
22
大规模数据处理
随机子采样 · 绘制密度图避免过度堆积
大规模数据处理随机子采样
23
结合diffusion maps
另一种视角下的批次效应检测
diffusionmaps
24
交互式可视化
用plotly实现t-SNE/UMA…
交互式可视化plotly
25
自动化报告生成
结合nbconvert输出批次评估报…
自动化报告生成nbconvert
26
多组学批次效应
整合RNA与ATAC数据时的可视化挑…
多组学批次效应RNA
27
常见误区与坑
忽略预处理 · 参数随意 · 过度解读聚类
常见误区忽略预处理
28
实战案例1
PBMC数据——识别不同实验批次的混…
实战案例1PBMC
29
实战案例2
跨物种整合——小鼠与人类细胞的批次可…
实战案例2跨物种整合
30
总结与最佳实践
工作流梳理 · 可视化结果解读建议
最佳实践工作流梳理