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UMAPとは | BioLearn

UMAP

Uniform Manifold Approximation and Projection

UMAP

UMAPは、高次元データを2次元などに配置して構造を見る可視化手法です。

UMAPは、次元削減の一種として、single-cell解析や発現解析のFigureでよく使われます。多数の遺伝子の値を持つ細胞を2次元に配置し、似た細胞が近くに見えるようにします。

UMAP上の点は、single-cell解析では1つの細胞を表すことが多いです。色はクラスタ、細胞タイプ、サンプル、条件などを表します。

UMAPは、single-cell論文の入口になりやすいFigureです。ただし、UMAP上の距離や形は、解析条件や前処理の影響を受けます。クラスタ名や生物学的意味は、マーカー遺伝子やMethodsと合わせて確認します。

  • t-SNE: UMAPと同じく高次元データを2次元に配置する可視化手法。
  • クラスタリング: 似た細胞をグループとしてまとめる解析。
  • 次元削減: UMAPを含む広い考え方。

UMAP / t-SNEの読み方 で、論文Figureとして読むときの確認点へ進みましょう。