降维和图的关系问题： scanpy.pp.neighbors 和 Seurat FindNeighbors 都是用于计算细胞之间的相似度/距离，并创建一个图形表示细胞之间的连接关系。它们的区别和联系如下： 区别： 1. 输出格式不同：scanpy 使用 anndata object 存储 connectivities 和 distances，而 Seurat 使用 graph object 存储图信息。 2. 底层实现不同：scanpy 使用了多种距离计算算法，比如欧氏距离、标准化欧氏距离等，而 Seurat 使用了 Shared Nearest Neighbor（SNN）方法来计算相似度。 联系： 1. 目标相同：两者都旨在通过计算细胞之间的相似性来构建细胞图。 2. 输入相同：两者都需要细胞表达矩阵作为输入，以便计算细胞之间的相似性。 3. 输出相似：connectivities 和 graph object 都提供了细胞之间的连接关系信息。 reductions, graphs 和 neighbors 的计算先后顺序如下： 1. reductions（降维）：首先进行降维操作，以减少数据的维度。常用的降维方法包括 PCA、t-SNE、UMAP 等。 2. neighbors（相似性）：在降维后，计算细胞之间的相似性/距离。这一步通常使用一种距离计算方法，如欧氏距离、标准化欧氏距离等。 3. graphs（图）：根据细胞之间的相似性/距离，构建一个图形表示细胞之间的连接关系。这一步通常使用最近邻方法，如 KNN 或 SNN。 pp.neighbors 使用 method 为 umap 表示使用 UMAP（Uniform Manifold Approximation and Projection）方法来计算降维后的细胞之间的相似性。UMAP 是一种非线性降维算法，它在保留数据的局部结构的同时，能够更好地捕捉全局结构。 VAE 获得的 latent space 和 PCA 获得的 space 代表了细胞在降维后的新特征空间中的位置。它们的关系如下： 1. VAE 获得的 latent space 是通过变分自编码器（Variational Autoencoder）进行降维得到的，它可以学习到数据的潜在表示。这个潜在表示可以在一定程度上反映数据的生成过程。 2. PCA 获得的 space 是通过主成分分析方法进行降维得到的，它是一种线性降维方法，主要通过线性组合来寻找数据的主要方差方向。PCA 的结果是原始数据在新的特征空间中的投影。 3. 两者的关系是，它们都是将高维数据映射到低维空间中的降维方法。然而，VAE 能够学习到数据的潜在分布，并生成新的样本，而 PCA 只能提供数据的主要方差方向。 总结：降维和图的关系在生物学和生物信息学中是非常重要的，它们可以帮助我们理解细胞之间的相似性和连接关系，从而揭示生物学过程的潜在机制。