检测项目
1. 近邻保持率(Q_local≥0.85)
2. 信任度Trustworthiness(≥0.90)
3. 连续性Continuity(≥0.88)
4. 全局结构保持(Shepard Diagram相关系数R≥0.8)
5. 运行时间(10万样本UMAP降维≤60s)
检测范围
1. 单细胞RNA数据：10X Genomics scRNA-seq
2. 图像特征向量：CNN提取4096维特征
3. 文本嵌入数据：BERT 768维句向量
4. 基因组数据：SNP基因型矩阵
5. 多组学整合数据：ATAC+RNA联合降维
检测方法
1. ISO/IEC 20546:2019 信息技术-大数据-概述与术语
2. UMAP Original Method McInnes et al. 2018 论文标准实现
3. GB/T 38661-2020 信息技术大数据分析通用要求
4. Scikit-learn 1.4 UMAP接口标准化文档
5. ISO/IEC TR 24028:2020 AI可信赖性评估框架
检测设备
1. GPU计算服务器(4×NVIDIA RTX 4090 24GB)：FP32算率165 TFLOPS
2. 高性能计算集群(Slurm 23.11)：CPU核心数2048
3. UMAP实现库(umap-learn 0.5.5 + cuML 24.06)：GPU加速
4. 流形学习评估库(scikit-learn 1.4 + scipy 1.13)：Trustworthiness/Continuity指标
5. 可视化平台(Plotly 5.22 + Datashader 0.16)：百万点交互式渲染
6. 单细胞分析软件(Scanpy 1.10 + Seurat 5.0)：10万+细胞处理
7. 大数据存储(WekaFS + NVMe SSD)：吞吐量100GB/s
8. 并行计算框架(Dask 2024.6 + Ray 2.23)：分布式任务调度
9. 数据采集系统(Nextflow 24.04)：生物信息流水线管理