UMAP-Visualisierung

Die UMAP-Visualisierung (engl. Uniform Manifold Approximation and Projection) ist ein mathematisches Verfahren, mit dem sich hochdimensionale Datensätze – etwa Genexpressionsdaten einzelner Zellen – in zwei oder drei Dimensionen darstellen lassen.

In der Einzelzellforschung enthält jede Zelle Messwerte für Tausende von Genen. Um solche komplexen Daten anschaulich zu machen, reduziert UMAP die Zahl der Dimensionen, ohne die wichtigsten strukturellen Beziehungen zwischen den Zellen zu verlieren. Ähnliche Zellen erscheinen in der UMAP-Darstellung räumlich nahe beieinander, während unterschiedliche Zelltypen oder Entwicklungszustände weiter auseinanderliegen.

Im Unterschied zu älteren Methoden wie t-SNE arbeitet UMAP meist schneller, kann größere Datenmengen verarbeiten und erhält besser die globalen Zusammenhänge zwischen Zellgruppen. Dadurch eignet sich die Methode besonders gut, um Cluster, Übergangszustände oder Entwicklungsprozesse in Einzelzelldaten zu erkennen und zu visualisieren.