在Seurat和Scanpy中，可以使用umap.plot函数来可视化umap聚类结果，并在其中调整群位置。具体来说，在Seurat中，可以使用以下代码：

# 载入Seurat库 
library(Seurat) 

# 假设聚类结果存储在一个Seurat对象中，命名为mySeurat 
# 对聚类结果进行umap可视化 
mySeurat <- RunUMAP(object = mySeurat, reduction.use = "pca") 
mySeurat <- FindNeighbors(object = mySeurat, reduction = "pca", dims = 1:10) 
mySeurat <- FindClusters(object = mySeurat, resolution = 0.5) 
mySeurat <- RunUMAP(object = mySeurat, reduction.use = "pca", dims = 1:10) 
mySeurat <- umap.plot(mySeurat, color = "ident", legend = FALSE) 

# 手动调整第四群和第五群的位置 
mySeurat@reductions$umap@cell.embeddings[mySeurat@meta.data$ident == 4, ] <- c(0.1, 0.1) mySeurat@reductions$umap@cell.embeddings[mySeurat@meta.data$ident == 5, ] <- c(0.2, 0.2) 

# 更新Seurat对象 
mySeurat <- UpdateSeuratObject(mySeurat) 

# 重新绘制umap图 
mySeurat <- umap.plot(mySeurat, color = "ident", legend = FALSE) 

在上述代码中，我们首先对Seurat对象进行umap降维和聚类。然后使用umap.plot函数进行可视化，并手动调整第四群和第五群的位置。最后更新Seurat对象并重新绘制umap图。 在Scanpy中，可以使用以下代码：

# 载入Scanpy库 
import scanpy as sc 

# 假设聚类结果存储在一个AnnData对象中，命名为adata 
# 对聚类结果进行umap可视化 
sc.tl.umap(adata) sc.pl.umap(adata, color="cluster", legend_loc="on data", legend_fontsize=7) 

# 手动调整第四群和第五群的位置 
adata.obsm["X_umap"][adata.obs["cluster"] == 4, :] = [0.1, 0.1] 
adata.obsm["X_umap"][adata.obs["cluster"] == 5, :] = [0.2, 0.2] 

# 重新绘制umap图 
sc.pl.umap(adata, color="cluster", legend_loc="on data", legend_fontsize=7)

在上述代码中，我们首先对AnnData对象进行umap降维和聚类。然后使用sc.pl.umap函数进行可视化，并手动调整第四群和第五群的位置。最后重新绘制umap图。 需要注意的是，手动调整群位置可能会影响聚类结果的准确性，因此需要谨慎操作。

【更新】：seurat中的RunUMAP()有spread和min_dist参数可以试着调一下，可能会达到这个效果

可以修改你的UMAP坐标，其实就是XY轴的信息，调整到你满意。

带着这个坐标做velocity分析，即可。

可能有点造假，但是我称为半监督聚类，嘿嘿。