主要观点总结
文章介绍了如何从单细胞umap图中获取部分点的坐标，并对这些点进行后续操作。以Seruat的pbmc数据为例，文章详细描述了以下步骤：查看umap plot并确定需要获取点的位置，使用plotly手动绘制可交互的umap plot，通过shiny打开交互式umap plot并使用套索工具获取选区边界，在shiny页面圈选感兴趣的区域，读取套索选区并找到点坐标。
关键观点总结
关键观点1: 查看umap plot并确定需要获取点的位置
使用Seruat的pbmc数据，通过RunUMAP和DimPlot函数查看降维图，确定需要获取点的位置。
关键观点2: 使用plotly手动绘制可交互的umap plot
通过plotly库，将umap数据以散点图的形式呈现出来，可以交互式地查看数据点。
关键观点3: 使用shiny打开交互式umap plot并使用套索工具获取选区边界
借助shiny包将交互式umap plot打开，利用套索工具圈选感兴趣的区域，程序会自动将选区边界坐标导出到指定文件中。
关键观点4: 读取套索选区并找到点坐标
读取保存的套索选区文件，使用sp包计算所有在选区中的点，并在umap图中展示套索选区和选中的点。
文章预览
有的时候需要获取单细胞umap图中的部分点的坐标，并对其进行后续操作。 本文提供一种方法用于实现这个目的。 以Seruat的pbmc数据为例。 1. 查看umap plot，检查需要获得的点 library ( tidyverse ) library ( Seurat ) #1. 查看umap plot，检查需要去除的点 pbmc_small < - pbmc_small %>% RunUMAP ( dims = 1 : 10 ) DimPlot ( pbmc_small ) 查看降维图，并考虑获得右上角的点的坐标。 2. 使用plotly手动绘制可交互的umap plot 使用plotly手动实现这个umap plot散点图。 library ( plotly ) umap_df < - pbmc_small [[ 'umap' ]] @cell . embeddings %>% as . data . frame () %>% rownames_to_column ( "cell_id" ) %>% left_join ( pbmc_small [[ 'RNA_snn_res.1' ]] %>% rownames_to_column ( "cell_id" ), by = "cell_id" ) # 实际项目中，数据点太多，只需要随机选择部分点绘制 # 能找到目标区域的位置即可 sub_umap_df < - umap_df %>% group_by ( R
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