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一般选择1000-5000高变基因
轨迹分析用扩散图：扩散图是一种非线性数据汇总技术。由于扩散成分强调数据中的过渡，因此它们主要用于连续过程（如微分）。通常，每个扩散分量（即扩散图维度）突出不同细胞群体的异质性。
建议使用UMAP进行探索性可视化；
用于通用摘要的PCA；
以及扩散图作为PCA的替代，用于轨迹推断总结。
具有UMAP的PAGA是可视化特别复杂的数据集的合适替代方案。 一般用于大量数据
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一般选择1000-5000高变基因
轨迹分析用扩散图：扩散图是一种非线性数据汇总技术。由于扩散成分强调数据中的过渡，因此它们主要用于连续过程（如微分）。通常，每个扩散分量（即扩散图维度）突出不同细胞群体的异质性。
建议使用UMAP进行探索性可视化；
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