来源：单细胞天地
1.降维聚类分群是一条龙分析
我们并不是开发单细胞数据处理算法，所以大概率上，大家其实会把降维聚类分群一起做了，在seurat3里面的代码是：
sce <- NormalizeData(sce, normalization.method = "LogNormalize", scale.factor = 10000)
sce <- FindVariableFeatures(sce, selection.method = "vst", nfeatures = 2000)
# 步骤 ScaleData 的耗时取决于电脑系统配置（保守估计大于一分钟）
sce <- ScaleData(sce)
sce <- RunPCA(object = sce, pc.genes = VariableFeatures(sce))
sce <- FindNeighbors(sce, dims = 1:15)
sce <- FindClusters(sce, resolution = 0.2)
# 这个 resolution 可以调整，值越大，分出来的细胞亚群越多，默认是 0.8
table(sce@meta.data$RNA_snn_res.0.2)
2.首先看两种降维
简单解释一下，这代码里面的FindVariableFeatures和RunPCA函数，是两种不同策略的降维。
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首先FindVariableFeatures是硬过滤，根据一些统计指标，比如sd,mad,vst等等来判断你输入的单细胞表达矩阵里面的2万多个基因里面，最重要的2000个基因，其余的1.8万个基因下游分析就不考虑了。
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然后RunPCA函数其实跑完之后2000个基因会转变为2000个维度，但是我们通常看前面的十几个维度就ok了，所以也是一个效率非常高的降维方式。
这个时候，你一定有疑问，为什么FindVariableFeatures是挑选2000个基因而不是其它数量呢？RunPCA函数跑完后我们应该是挑选前多少个维度呢？10个还是15个，还是20个还是50呢。
3.然后看聚类分群
聚类分群是紧密连接的，细胞可以看做是空间的不同点，如果是二维平面空间，点与点之间的距离很方便计算，距离的远近就决定着细胞是否属于一个类群。
计算距离的公式很多，我们就不一一展开，但是需要注意的是二维平面空间，三维球体空间的细胞距离很方便计算，但是如果是50个维度的空间，计算几万个细胞之间的距离就很可怕了，如果是2000个维度，甚至是2万个维度，基本上个人计算机就可以放弃了。这就是为什么我们前面通常是需要降维的。
下面是一个典型的单细胞转录组项目数据处理的描述：
可以看到他们的第一步降维是，选取top 5000的表达量离散度大的基因，第二步降维是选取top20的主成分。使用KNN-graph的聚类，最终定下来了10个细胞亚群。
一般来说，如果单细胞转录组数据仅仅是文章生物学故事的一个环节，就会采取标准的seurat流程，如下所示：
如果你看的文献足够多，还会发现，在降维聚类分群之后，通常是有一个细胞在二维平面的散点图展示，如下所示：
如果你足够心细，也会发现其实细胞的空间距离排布坐标通常是tSNE和umap来展现。
4. 那我们说的tSNE和umap是怎么回事呢
tSNE(t-distributed stochastic neighbor embedding) 是一种非线性降维的算法，是流形学习的一种，当然，你大概率上是无需理解流形学习的，认识一下其它流形学习的经典方法即可，包括：Isomap，LLE，LE和diffusion maps等。这篇推文介绍的非常好：单细胞中的流形（一）：理解 tSNE中的perplexity，看完需要记住的是：
- 困惑度（perplexity）可以表示细胞的邻近个数，在tSNE图上的直观反映是细胞点的分布是否紧凑。perplexity设置越大，细胞分布越紧凑。
- tSNE的参数设置：perplexity < (细胞数-1)/3，建议perplexity = 细胞数 / 50；
- tSNE倾向于保留数据的局部结构。
我给大家的策略是，反正你得多尝试，umap啥都尝试一遍，最后选择效果好的图表去展现即可。
5. 可以修改的参数
第一次降维，表达矩阵里面通常是2~3万的基因数量，需要筛选到千这个数量级，可以是1000-5000，都是可以的。
