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PDF A review of UMAP in population genetics

Uniform manifold approximation and projection (UMAP) has been rapidly adopted by the population genetics community to study population structure It has become common in visualizing the ancestral

PDF Dimensionality reduction by UMAP to visualize physical and

Here we show that the use of dimensionality reduction by UMAP on bulk expression profiling data of 1484 single-gene mutants of S cerevisiae links gene function in clusters at increasingly finer scales corresponding to broad cellular activities pathways protein complexes and individual protein-protein interactions

  • How is UMAP used in population genetics?

    Here we will describe the current state of the use of UMAP in population genetics. The most straightforward and common use of UMAP is for visualization. This has proven useful for data composed of relatively homogeneous populations as well as those with considerable diversity in ancestries.

  • How long does it take to use UMAP?

    It is easy to use and fast: given PCA data and a desktop computer, UMAP can be performed in 15 to 25 minutes on a sample of hundreds of thousands of individuals over tens of dimensions. It excels with larger datasets containing individuals with admixed backgrounds, which present discrete and continuous population structure.

  • Does UMAP reduce dimensionality?

    Here, we show that the use of dimensionality reduction by UMAP on bulk expression profiling data of 1484 single-gene mutants of S. cerevisiae links gene function in clusters at increasingly finer scales, corresponding to broad cellular activities, pathways, protein complexes and individual protein-protein interactions.

  • What is UMAP (Uniform manifold approximation and projection)?

    UMAP (Uniform Manifold Approximation and Projection) is a novel manifold learning technique for dimension reduction. UMAP is constructed from a theoretical framework based in Riemannian geometry and algebraic topology. The result is a practical scalable algorithm that applies to real world data.

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