在进行UMAP可视化时，经常使用scanpy.pl.umap()来进行可视化，但是有时不能画出我们想要的结果，这时应该怎么办呢？

我们通过实例数据集进行演示，代码如下：

import scanpy as sc
#读取实例数据集
data=sc.datasets.pbmc68k_reduced()
#umap可视化
sc.pl.umap(data,color='louvain')

可视化结果：

image.png

1.为每个细胞亚群指定特定颜色

代码如下：

sc.pl.umap(data,color='louvain',palette={'0':"#FF0000",'1':"#FF5C00" ,'2':"#FFB800",
          '3':"#FFF500",'4':"#ADFF00",'5':"#00FF66",
          '6':"#00FFC2",'7':"#00FFFF",'8':"#00C2FF",
          '9':"#0047FF", '10':"#AD00FF"})

可视化结果：

image.png

2.为每个细胞亚群进行美化

代码如下：

sc.pl.umap(data,color='louvain',palette={'0':"#FF0000",'1':"#FF5C00" ,'2':"#FFB800",
          '3':"#FFF500",'4':"#ADFF00",'5':"#00FF66",
          '6':"#00FFC2",'7':"#00FFFF",'8':"#00C2FF",
          '9':"#0047FF", '10':"#AD00FF"},legend_loc='on data',add_outline=True,legend_fontsize=12,legend_fontoutline=2)

可视化结果：

image.png

3.查看每个细胞亚群的密集程度

代码如下：

sc.tl.embedding_density(data,groupby='louvain')
sc.pl.embedding_density(data,groupby='louvain')

可视化结果：

image.png

4.指定亚群的颜色

代码如下：

sc.pl.embedding_density(data,groupby='louvain',color_map='gnuplot2')

可视化结果：

image.png

5.对亚群进行美化

代码如下：

sc.pl.embedding_density(data,groupby='louvain',color_map='gnuplot2',add_outline=True)

可视化结果：

image.png

6.查看所有类型细胞在亚群中的密集度

代码如下：

sc.tl.embedding_density(data,groupby='bulk_labels')
sc.pl.embedding_density(data,groupby='bulk_labels',color_map='winter',add_outline=True)

可视化结果：

7.查看指定某种细胞类型在亚群中的密集度

代码如下：

sc.pl.embedding_density(data,key='umap_density_bulk_labels',add_outline=True,color_map= 'winter',group=['CD14+ Monocyte','CD19+ B'])

可视化结果：