Slingshot是2017年由加州大学的Kelly Street等人[1]开发的一个用于推断细胞谱系分化结构和顺序的工具,它由两个主要阶段组成:谱系结构的推断,以及每个谱系细胞的伪时间变化的推断。Slingshot结合了复杂单细胞数据所需的高度稳定技术以及识别具有不同监督水平的多种谱系的灵活性,使得Slingshot不拘泥于上游选择,而是在设计时考...
对前面的数据进行谱系的细胞类型鉴定发现Slingshot鉴定出的谱系与先前的生物学知识一致,但其他谱系检测方法却没有。Monocle 2 仅鉴定出两个谱系,其中一个GBC细胞,这是一种已知的过渡状态,并且两者都含有sustentacular cells和 microvillous cells,这是独立谱系的发育终点细胞。Monocle 还错误地将 GBC细胞 识别为终末状态...
这个流程将展示一个完整的单细胞谱系分析工作流程,特别强调谱系重建和拟时序推理的过程。我们将利用Street等中提出的Slingshot(Street, Risso et al. 2018),并对他们的应用内容进行展示。 Slingshot的目标是使用细胞亚群的结果对全部发育结果进行可视化,并将这种结构转换为由一维变量表示的平滑谱系,称为“拟时序”。我们...
1.多分支的轨迹构建:与Monocle2每个分支点最多2个分支不同,Slingshot可识别全局的细胞谱系,构建多条具有不同分化方向的线性分化轨迹。 2.基于细胞亚群的轨迹构建:Slingshot使用基于细胞亚群的最小生成树(MST)来识别全局的谱系结构,确定谱系数量和分支。 3.没有降维方式的限制:Slingshot本身不具有任何降维功能,可以适用...
在单细胞分析领域中,需要有生物学背景的人核对结果,依然是十分重要的。今天,我们来学习一下一种更加美观且清晰展示细胞发育规律的拟时序分析软件-Slingshot。Slingshot的目标是使用细胞簇来揭示全局结构,并将该结构转换为由一维变量表示的平滑谱系,称为“伪时间”。该方法提供了以无监督或半监督方式学习细胞簇发育关系...
Slingshot是一个单细胞RNA-seq拟时序分析的R包,用于推断低维数据中连续的分支谱系结构。Slingshot旨在对单细胞RNA测序数据中的发育轨迹进行建模,它足够灵活,可以处理任意多个分支事件,并允许通过监督图的构建来合并先验知识,以无监督或半监督的方式学习集群关系,并构建代表每个谱系的平滑曲线。
Slingshot能够在低维数据中推断连续、分支的谱系结构,模拟单细胞RNA测序数据的发育轨迹。其开发目标是用于揭示细胞集群的全局结构,以无监督或半监督方式学习细胞集群间的关系,并将该结构转换为由一维变量(伪时间)表示的平滑谱系。 slingshot需要的输入文件:一...
Slingshot单细胞原理在各个领域都有广泛的应用。在医疗领域,可以利用Slingshot技术开发出更小、更智能的医疗设备,实现精准治疗和远程监测。在环境监测领域,可以利用Slingshot技术开发出自供能的传感器网络,实现对环境参数的实时监测和数据传输。在智能家居领域,可以利用Slingshot技术开发出具有自我修复和自供能功能的智能设备,提...
运行Slingshot 🚀 接下来就是运行Slingshot了。这个过程其实挺简单的,只需要在R中加载相应的包,然后按照文档的指导一步步来就行。 可视化结果 📊 Slingshot的可视化功能也很强大。你可以指定起始和终点的细胞簇,如果不指定就是无监督的。还可以绘制平滑曲线,结果看起来非常直观。
轨迹分析系列：slingshot 包可以对单细胞RNA-seq数据进行细胞分化谱系构建和伪时间推断。它利用细胞聚类簇和空间降维信息，以无监督或半监督的方式学习细胞聚类群之间的关系，揭示细胞聚类簇之间的全局结构，并将该结构转换为由一维变量表示的平滑谱系，称之为“伪时间”。参考： Seurat对象、SingleCell...