# 降维图（PCA / t-SNE / UMAP）阅读指南

## 适用场景
- 高维数据的可视化（RNA-seq、质谱、影像特征等）
- 样本相似性/异质性的初步探索
- 批次效应检测

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## 核心阅读维度

### 1. 方差解释率（PCA特有）
- **PC1/PC2百分比**：前两维解释了多少总方差？
  - >50%：降维充分，可信
  - 20-50%：中等，可能丢失信息
  - <20%：降维不充分，两维不足以代表数据结构
- **碎石图（Scree Plot）**：如果有，看拐点在哪里。拐点后的PC贡献小，可忽略

### 2. 分组分离度
- **视觉分离**：不同颜色/形状的组是否明显分开？
- **重叠程度**：重叠多 = 组间差异小，或降维丢失了区分信息
- **边界清晰度**：边界是清晰还是模糊？（模糊 = 组间有过渡状态）

### 3. 批次效应检测
- **批次标记**：如果有按批次着色，看同一批次样本是否聚集？
  - 是 = 存在批次效应，需要校正（如ComBat）
  - 否 = 批次效应小，可喜
- **与生物学分组的关系**：批次聚集和生物学分组哪个更强？
  - 如果批次 > 生物学 = 严重问题，结论不可信

### 4. 离群样本
- **远离主群的点**：是否总是同一个样本？
- **原因**：技术错误（如测序深度低）还是真实生物学异常？
- **处理**：作者是否排除了离群点？排除标准是什么？

### 5. 降维方法差异

| 方法 | 优点 | 缺点 | 适用场景 |
|------|------|------|---------|
| PCA | 线性、可解释、有载荷 | 只能捕捉线性关系 | 初步探索、批次检测 |
| t-SNE | 非线性、局部结构好 | 随机、全局结构差、perplexity敏感 | 亚型识别、局部聚类 |
| UMAP | 非线性、速度快、全局+局部 | 超参数敏感（n_neighbors, min_dist） | 大规模数据、单细胞 |

**关键问题**：作者选择该方法的理由是否充分？（如：单细胞数据用UMAP合理，但普通RNA-seq用t-SNE可能过度）

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## 常见陷阱

| 陷阱 | 说明 | 如何识别 |
|------|------|---------|
| Perplexity选择不当 | t-SNE的perplexity影响聚类外观 | 方法部分是否说明perplexity值？通常5-50 |
| UMAP过聚合 | min_dist太小导致所有点粘在一起 | 看是否有独立的小簇，还是一个大 blob |
| 忽略方差解释率 | 只展示PC1/PC2但解释率<10% | 看caption或正文是否报告了% |
| 循环论证 | 用聚类结果定义组，然后在降维图上展示 | 问：颜色标注的组是如何定义的？是否独立于降维？ |

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## 批判性提问模板

1. "PC1/PC2 解释了多少方差？如果<30%，二维投影是否充分？"
2. "分组颜色是基于独立标签（如临床诊断）还是聚类结果？"
3. "是否存在批次效应？批次效应是否大于生物学效应？"
4. "离群样本是否被排除？排除标准是什么？"
5. "如果用PCA而不是t-SNE/UMAP，分离度是否仍然明显？"（检验非线性方法的必要性）
