monocle3单细胞轨迹分析/拟时序分析求赞,更新动力代码见评论置顶~Monocle3是单细胞转录组分析领域的最新版本,相较于Monocle2,它在多个方面进行了优化和改进,尤其是在数据分析效率、精度以及功能方面。降维和聚类的改进:Monocle3采用了UMAP(Uniform Manifold Approxima
rm(list=ls())library(Seurat)library(monocle3)library(dplyr)load("scRNA.Rdata")table(Idents(scRNA))table(scRNA$orig.ident)head(scRNA@meta.data)DimPlot(scRNA,label=T)+NoLegend() 2.数据预处理 代码语言:javascript 复制 scRNA$celltype=Idents(scRNA)levels(Idents(scRNA))#打出来细胞类型供复制 scRNA...
一、初识monocle 1.monocle3与monocle2的主要区别 1.1.monocle3的主要功能 Clustering, classifying, and counting cells:主要任务是帮助大家找到一些具有特殊功能的亚群。 Constructing single-cell trajectories:这个功能大家需要monocle的最根本原因,通过拟时序分析帮助大家解析生物体发育、疾病等过程中细胞发生的变化。
image.png 【单细胞测序18】拟时序原理与应用-欧易生物 image.png image.png image.png
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