Milo是一个检测细胞分布在不同实验条件下差异的算法（https://github.com/MarioniLab/miloR ）。

主要原理：先根据KNN方法进行细胞抽样，对抽样后的细胞用KNN找它的邻近细胞，图c里面每个圈代表一个抽样的细胞，圈的大小代表临近细胞数量的多少。细胞之间的连线代表这两个细胞共享多少个邻近细胞，线越粗共享的邻近细胞数量越大，之后检验每个细胞的邻近细胞中来源于不同实验条件的细胞数量是否存在显著差异。显著富集某个条件的细胞就会标那个条件的颜色，最后看在整体UMAP空间上，哪个区域集中有某个条件的颜色，说明这个区域的细胞就在那个条件富集，与那个条件相关。

参考文献：Nature Biotechnology, 2022, 40, 245–253.