Seurat24節(jié)氣之22冬至---saveRDS秒存

冬至：寒冷的冬天來臨。

運行非線性降維（UMAP / tSNE）

Seurat提供了幾種非線性降維技術，例如tSNE和UMAP，以可視化和探索這些數(shù)據(jù)集。這些算法的目標是學習數(shù)據(jù)的基礎流形，以便將相似的單元格放置在低維空間中。上面確定的基于圖的聚類中的像元應共位于這些降維圖上。作為UMAP和tSNE的輸入，我們建議使用相同的PC作為聚類分析的輸入。

# If you haven't installed UMAP, you can do so via reticulate::py_install(packages =
# 'umap-learn')
pbmc <- RunUMAP(pbmc, dims = 1:10)

# note that you can set `label = TRUE` or use the LabelClusters function to help label
# individual clusters
DimPlot(pbmc, reduction = "umap")
image

您可以在此時保存該對象，以便可以輕松地將其重新加載，而不必重新運行上面執(zhí)行的計算量大的步驟，也可以輕松地與協(xié)作者共享該對象。

saveRDS(pbmc, file = "../output/pbmc_tutorial.rds")

添加一個參數(shù)可以加快保存速度哦。秒存

saveRDS(pbmc, file = "pbmc_tutorial.rds",compress = F)#快
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