Cytobankでの次元削減

 

次元削減を行う目的は、データの全体を可視化することで探索的なデータ解析を迅速化することです。

Cytobankは、複数の次元削減アルゴリズムで、探索的なデータ解析と可視化を強力にサポートします。ハイパラメータデータを二次元マップに落とし込むことができる次元削減アルゴリズムを4種類実装しており、簡単に可視化することができます。

  • viSNE/tSNE1（確率的近傍埋め込み法を基に開発された非線形の次元削減アルゴリズム）
  • tSNE-CUDA2（t-SNEアルゴリズムを高速で実行）
  • UMAP3（非線形次元削減アルゴリズム）
  • opt-SNE4（t-SNE解析のパラメータ（early exaggerationやlearning rate）値を自動的に最適化することができるt-SNEを基にしたアルゴリズム）

通常、サイトメトリーデータ解析では、これらの次元削減アルゴリズムを、コンペンセーション、スケーリング、プレゲート済データに対して実行します。

各アルゴリズムは、データを高次元空間から低次元空間へ、低次元マップ上でも元データの重要な特徴を保持したままプロットされるという機能は類似していますが、次元を削減する方法が若干異なります。

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異なる次元削減アルゴリズムで得られた結果の比較方法

このビデオでは、各次元削減アルゴリズムの概要と違い、設定パラメータについての説明とCytobankでの操作方法をご案内します。

 

 

Cytobankフリートライアル

Cytobankは、フローサイトメトリーデータやマスサイトメトリーデータの解析、保管、共有のためのクラウドプラットフォームです。高次元シングルセルデータの機械学習（マシンラーニング）解析ツールを実装し、インターネットにつながっていれば、どの端末からでも、様々な組織・場所にいる共同研究者・作業者と簡単にコラボレーションワークができるように設計されています。

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  1. L.J.P. van der Maaten, Journal of Machine Learning Research, 2014
  2. Chan DM et al., Journal of Parallel and Distributed Computing, 2019
  3. orey J. Nolet. et al., arXiv, 2020, arXiv:2008.00325 http://arxiv.org/abs/2008.00325
  4. Belkina A. et al., Nat Communications, 2019

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