Cytobank v9.0 リリースノート：より早く、結果を視覚化
より高速な次元削減アルゴリズムの追加
クラウドでのパワフルな計算能力を持つCytobankは、近年では必須ともなりつつある次元削減アルゴリズムによる解析を、パソコンのスペックやプログラミングスキルに関係なく、より早く効率的に実行できます。手早く結果を得たい時、グローバル構造を維持したい時、設定の最適化を心配したくない時、優先するものに合わせ選択できる３つの次元削減アルゴリズム UMAP、tSNE-CUDA、opt-SNE が追加されました！
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UMAP
近年、他のソリューションよりも高次元データのグローバル構造が維持されているアルゴリズムとして、シングルセルデータ解析分野で広く用いられています。Cytobank上ではviSNEよりもはるかに速いGPU-UMAPを使用し、最大1000万イベント（＝細胞）を解析することができます。結果のランドがより密になるため、グローバル構造をより容易に把握できます。
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tSNE-CUDA
より短い時間でより多くの細胞数での解析結果を得たい― tSNE-CUDAなら可能です。最大1000万細胞を１時間以内 *の計算時間で、なじみのあるSNEマップを得ることができます。細胞サブセットの微妙な違いも反映します。* 実際の計算時間は設定に依存します。
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Opt-SNE
設定パラメータの最適化に時間は費やしたくないけれど、クオリティは妥協したくない― opt-SNEはt-SNE空間上でのデータ解像度の最適化と設定選択の自動化による適切なデータ解釈を可能にします。細胞数は最大300万細胞です。
日本語版リリースノート PDFはこちら→
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UMAP
Widely believed to preserve global structure better than other solutions, UMAP has been adopted by many researchers. Join the team and analyze up to 10M events using GPU-UMAP much more quickly than you could have done using viSNE.
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tSNE -CUDA
Happy with your results but you need to run more events in less time? tSNE-CUDA solves your problem. Run up to 10M events in less than an hour * and get the SNE maps you’re familiar with. Capture even subtle differences within cellular subsets
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Opt-SNE
Don’t want to spend time finding better settings but still want high quality results? opt-SNE enables optimal data resolution in t-SNE space and precise data interpretation by automating the selection of settings. Start your run with up to 3M events.
* time might vary depending on dataset
