估计阅读时长: 9 分钟 https://gcmodeller.org 在这篇博客文章之中，我主要是来详细介绍一下是如何从头开始实现Phenograph单细胞分型算法的。在之前的一篇博客文章《【单细胞组学】PhenoGraph单细胞分型》之中，我们介绍了Phenograph算法的简单原理，以及一个在R语言之中所实现的Phenograph算法的程序包Rphenograph。在这里我主要是详细介绍在GCModeller软件之中所实现的VisualBasic语言版本的Phenograph单细胞分型算法。 Attachments Rphenograph • 236 kB • 101 click 20.09.2021
估计阅读时长: 7 分钟 PhenoGraph提供了与UMAP类似的算法过程进行单细胞组学数据的细胞分型处理操作。与UMAP方法相比，PhenoGraph并不会产生数据降维效果，仅仅产生数据点Cluster信息。如果需要将数据进行可视化，还需要借助于t-SNE算法将PhenoGraph的分型结果数据投影到一个二维平面上完成。 Order by Date Name Attachments Phenograph-image4 • 200 kB • 118 click 09.08.2021Automated Optimal Parameters […]
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[…] 在上面所提到的线性变化转换过程，其实就是一个热图绘制的过程。我们一般按照不同的颜色谱做线性变换映射，就可以得到对应的不同颜色系列下的NRRD热图成像渲染结果。对于NRRD图像文件的热图成像渲染原理，其实是和质谱成像的渲染原理一摸一样的（对于质谱成像渲染而言，其主要的原理也就是将对应的扫描点上的目标离子的intensity值取出，构建出一个和NRRD文件中的光栅矩阵数据一摸一样的矩阵数据，基于这个矩阵数据进行线性变换映射到对应的颜色值完成热图成像可视化操作）。 […]
[…] 如果我们需要将得到光栅矩阵数据进行可视化，该怎样做呢？其实，如果我们了解过热图成像或者质谱成像的原理的话，实际上对于这个光栅矩阵的原始数据进行成像的原理应该就会很清楚了。在我们拿到这个矩阵之后，可以将矩阵的行和列看作为二维图像空间之中的x和y坐标信息，然后对应的矩阵中的单元格值可以映射为一个对应的颜色，即可将从NRRD文件之中拿到的光栅矩阵数据给可视化出来。将光栅矩阵中的数值映射为对应的颜色值的方法原理，大家可以参考一下《【热图数据可视化】颜色插值计算原理》的内容介绍，一摸一样。 […]
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