主要原理：先根據(jù)KNN方法進(jìn)行細(xì)胞抽樣，對(duì)抽樣后的細(xì)胞用KNN找它的鄰近細(xì)胞，圖c里面每個(gè)圈代表一個(gè)抽樣的細(xì)胞，圈的大小代表臨近細(xì)胞數(shù)量的多少。細(xì)胞之間的連線代表這兩個(gè)細(xì)胞共享多少個(gè)鄰近細(xì)胞，線越粗共享的鄰近細(xì)胞數(shù)量越大，之后檢驗(yàn)每個(gè)細(xì)胞的鄰近細(xì)胞中來(lái)源于不同實(shí)驗(yàn)條件的細(xì)胞數(shù)量是否存在顯著差異。顯著富集某個(gè)條件的細(xì)胞就會(huì)標(biāo)那個(gè)條件的顏色，最后看在整體UMAP空間上，哪個(gè)區(qū)域集中有某個(gè)條件的顏色，說(shuō)明這個(gè)區(qū)域的細(xì)胞就在那個(gè)條件富集，與那個(gè)條件相關(guān)。

參考文獻(xiàn)：Nature Biotechnology, 2022, 40, 245–253.