在線tSNE分析,精品教程,一學就會,一做就對

2021-03-01 科研貓

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t-分布領域嵌入算法（t-distributed stochastic neighbor embedding，tSNE），是一種常用的非線性降維方法，非常適用於高維數據降維到2維或者3維，從而進行可視化。

比如我們在進行轉錄組數據分析的時候，每一個樣本可以檢測到3萬個基因，如果有10個這樣的樣本，我們如何判斷哪些樣本之間的相似性能高。當然，通過層次聚類等方法，可以顯示樣本與樣本之間的關係。

以一篇發表在Nature Genetics (IF = 25.455)上的文章為例，通過對RNA-seq表達譜數據進行tSNE分析，將疾病分為不同的亞型。

本次教程為大家帶來是，是如何根據表達譜數據，通過運用tSNE分析的方法，顯示樣本與樣本之間的差異性。

首先我們加載需要用到的R包，ggpubr和ggthemes包用於作圖，Rtsne包用於計算tSNE。

讀入表達譜數據並顯示文件前6行，每一列為一個樣本，每一行為一個基因。我們使用表達譜樣本一共有10個，其中M1到M5為Case，M6-M10為control。

使用Rtsne包中的Rtsne函數計算tSNE。通過計算結果前六行，可以看出最終的結算結果為一個矩陣，一共有2列10行，每一行為一個樣本，兩列分別為tSNE_1和tSNE_2。

接下來，我們就用這個計算結果，來看Case和Control這兩組樣本之間的差異。

我們建立一個data.frame，將繪圖需要用到的數據都存入進來。

然後，便是繪圖的時刻了~

ggpubr提供了非常多的作圖函數，可以方便大家繪製更美觀的科研做圖。這裡我們使用ggscatter這個函數，x軸為tSNE_1，y軸為tSNE_2。

這樣，我們一張tSNE圖就做完啦~

當然，我們還不能僅僅滿足於現有的成果，作圖是一個細緻的過程，我們需要精雕細琢。比如我們有時候需要直接在圖上顯示樣本名稱，從圖上反映出樣本之間的分布。

以上這些操作都很炫酷，但是都還是需要你對R語言有一定的了解，而且能夠熟練使用R語言的繪圖語法。就單單這一個條件，估計就限制了大多數人對於tSNE的要求，那有沒有其他更好的方法，既簡單，又美觀呢？下面我們搬出終極武器，看看Hiplot平臺的在線tSNE分析工具（https://hiplot.com.cn/shiny/tsne-ellipse/）：

從這個縮略圖中，我們可以看到非常多的參數可供選擇。我們要做的就是上傳數據，然後調整繪圖的參數，找到一個自己認為最美觀的圖形就可以了。非常簡單，實用。

使用起來非常便捷，只要上傳數據->調整參數->下載圖形即可，可以對圖形中的顏色、點的大小、配色、透明度、圖形大小、解析度等內容進行詳細的調整，非常好用。

為了給大家做更為深層次的解讀，工具的開發者-苗奔奔大神也非常貼心地給我們錄製了視頻，從tSNE的原理開始解讀，一直到這個tSNE繪圖工具應該如何使用。下面是視頻連結：

tSNE在線分析繪圖

科研繪圖神器—hiplot，全網首個開源繪圖平臺，目前可提供120餘種可視化功能，並在不斷的更新中。

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