在基因表达的基础上，利用算法推断每个细胞的相对分化时间，进而确定分化轨迹 。在可视化方面 ， 复杂的多维分析函数隐藏在后面，各种复杂分析进程通过点击拖拽前端的简单可视化操作实现，从这个图可以看出我们关注的是细胞分化轨迹 ， 伪时间分析，又称细胞轨迹(细胞轨迹)分析 ， 通过伪时间分析，我们可以推断细胞在发育过程中的分化情况 。
1、33种经典图表类型总结,轻松玩转数据 可视化【基于轨迹分析的可视化,可视化分析结合了多少类轨迹要素】随着时代的发展 ， 越来越多的数据堆积起来 。而这些密集的数据可读性差 ， 没有重点，数据可视化更直观 ， 更有意义 ， 可以帮助人们更容易理解和接受 。所以用合适的图表来实现data 可视化是非常重要的 。本文总结了图表的特点，总结了一个思维导图，帮助你更快的选择显示数据特点的图表类型 。接下来我将依次介绍常用的图表类型，分析以及它们的适用场景和局限性，帮助你通过图表更直观地传达所表达的信息 。
适用:比较分类数据 。局限性:分类太多无法展现数据的特性 。类似图表:1)叠加直方图 。比较同一类别变量和不同类别变量之和的差异 。2)百分比堆积直方图 。适用于显示同一类别中各变量的比例 。类似于直方图，除了两个轴是相反的 。适用:类别名称过长，会有很多空格来标注每个类别的名称 。局限性:分类太多无法展现数据的特性 。类似图表:1)堆积条形图 。
2、如何实现数据的实时 可视化,比如在地图上实时显示各地的雨量,数据库已经...可以由软件生成 。有几种类型的数据映射 。不知道你要哪个~(1)行政地图:区域地图(2)行政地图:泡泡图例:行政地图需要省或市的数据；(3)地图图:散点图(4)地图图:热图(5)地图图:海量点(6)地图图:地图 柱形图/饼状图/条形图(7)地图图:动态轨迹图例:地图图需要具体的经纬度数据；如果数据库中有数据 ， 直接连接生成数据图表即可 。
3、clustree:聚类 可视化利器我们知道研究问题时分组很重要，只有分组才能讲故事 。比如两块田，一块施肥，一块不施肥，可以对比 。聚类是单细胞数据分析中广泛使用的数据分组技术 。这里面有很多悲欢离合，因为聚类是无监督的，可以聚类成不同的层次 。第一次聚类之后 ， 还可以聚类成子群，对于子子孙孙来说，真的是无穷无尽 。这也是单细胞数据的魅力所在分析:不同层次的聚类就像剥洋葱，剥下来，也许你会泪流满面 。
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