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操作说明
t-SNE
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t-SNE
操作说明

a)登录TUTU云平台(https://www.cloudtutu.com/#/login)点此登录;

b)默认账号密码已填好,输入验证码即可登录;

c)找到“t-SNE”进入作图界面。


1.说明

t分布-随机邻近嵌入(t-distributed Stochastic Neighbor Embedding,t-SNE)是一种非线性的降维算法,能够将高维空间中的数据映射到低维空间中,并保留数据集的局部特性,它将高维分布点的距离,用条件概率来表示相似性。t-SNE在单细胞转录组分析中应用广泛。t-SNE也有它的局限性,那就是它非常适合可视化展示,但不适合详实的定量分析。

2.上传文件

目前平台仅支持.txt(制表符分隔)文本文件或者.csv文件的文件上传。

平台可对不规范的数据格式进行部分处理,但还是请您尽量按照示例数据的格式调整数据,以便机器可以识别。

a) 准备个数据矩阵(形式参照示例数据,如微生物物种丰度表、基因表达量矩阵、代谢物含量表,也可以是测量数据,例如身高、体重、表型等)和一个otu序列表

b) 丰度文件表格需要带表头和列名,每一列为样本名,每一行为各种指标数据名,例如OTU基因ID、身高、代谢物名称等

c) 请提交txt(制表符分隔)文本文件或者.csv文件。操作方法为:全选excel中的所有内容(ctrl+A),复制到记事本中,将记事本文件另存后上传该文件。

3. 参数设置

3.1在界面右侧编辑分组信息需要对所有样品进行分组,本网站支持在线修改分组名称和样品名称的功能。

3.2筛选显示种类:按需自行选择要用的样本进行作图

3.3 perplexity:perplexity为困惑度,由用户指定,应该小于(nrow(X) - 1)/3.困惑度越小,得到的聚类簇越多,越分散;困惑度越大,得到的聚类簇越少,越集中

3.4元素大小:显示前多少的元素

3.5椭圆粗细:按需求自行设置

3.6是否显示标签:按需求自行设置

3.7是否添加椭圆:

椭圆一:按照正常计算方式得到分组椭圆(有些结果可能加不上分组椭圆,如下)

       椭圆二:强行添加分组椭圆。

       否:不添加分组椭圆

        “椭圆1”                                 椭圆2”                                     “否”

3.7 椭圆粗细:按需求自行设置

3.8是否显示标签:是、否

3.9标签大小:按需求自行设置

4.下载文件

点击“运行”开始作图,点击“下载”保存PDF格式的矢量图。PDF格式的文件可通过矢量图编辑工具进行编辑。

5.作图后处理

TUTU云平台提供的是PDF格式的矢量图,可通过矢量图处理软件进行编辑和调整(如:文字字体,文字大小,图片分辨率等)。图形处理软件和使用方法可扫描文后的二维码添加小编获取。

6.写作建议

Spearman/Pearson correlation by xxx abundance. Only significant values (p < 0.05/0.01 after FDR adjustment) are shown. Orange and blue colors (替换颜色) represent significant negative correlations and positive correlations. Darker color represents stronger correlations


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