动态时序分析,拟时序分析

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2、monocle拟 时序 分析quasi时序分析是指根据不同细胞亚群基因表达随时间的变化来构建细胞谱系发育 。这个时间不是真实的时间,而是虚拟的时序列,指的是细胞之间转化和演替的顺序和轨迹 。Monocle是我们经常使用的工具时序 分析,可以使用bioconductor进行安装 。目前已经更新到3版,monocle3的安装有点麻烦 。请参考官网 。Monocle使用一种算法来学习每个细胞作为生物过程的一部分必须经历的基因表达变化的序列 。

Monocle依靠一种叫做反向图嵌入的机器学习技术来构建单细胞轨迹 。seurat 分析一般用于单细胞测序,monocle 分析seurat需要一些处理 。monocle 2时序分析主要基于以下三个步骤:1 。基因筛选:Monocle可以选择感兴趣的基因(差异基因),并利用这些基因构建数据 。2.降维:选择用于细胞测序的基因,降低数据的维度 。

3、单细胞转录组之拟 时序 分析详情见此链接:创建CellDataSet对象monocle的标准过程 。根据自己的生物意向,选择哪个性状轨迹进行检查 。第一步:选择合适的基因 。有很多方法 , 比如提供一个已知的基因集合 。在这里,选择一个有统计学意义的差异基因列表 。第二步:降维 。降维的目的是为了更好的展示数据 。函数中提供了很多方法,不同方法末尾显示的图也不一样 , 其中“DDRTree”是Monocle2默认使用的方法 。

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