部屋の中の象を見る技術：単一細胞データの2D埋め込みは意味があります

最近の論文では、t-SNEおよびUMAPによる単一細胞データセットの埋め込みが「虚偽」であり、真の生物学的構造を捉えられないと主張されました。著者たちは、そのような埋め込みはデータを象の形に無理やり押し込むのと同様に恣意的で誤解を招くものであると主張しました。ここでは、この結論が埋め込みの質に関する不十分かつ限られた指標に基づいていることを示します。近隣およびクラスの保存を定量化するより適切な指標は、部屋の中の象を明らかにします：t-SNEおよびUMAPによる単一細胞データの埋め込みは高次元の距離を保存しませんが、それでも生物学的に関連する情報を提供することができます。