单细胞测序—拟时序分析综合 拟时序分析(Pseudotime Analysis)在单细胞测序(Single-cell RNA-seq)中是一个重要的分析步骤,主要用于研究细胞在发育过程或其他生物学过程中所经历的状态变化。与传统的时间序列不同,拟时序分析不依赖于实际的时间信息,而是通过单细胞转录组数据来推测出细胞状态的动态变化轨迹。以下是进行拟...
单细胞测序是快照数据，因此不能根据时间进行绘制。相反，传统的RNA速度方法依赖于研究每个基因的细胞特异...
实际上,单细胞转录组测序的每个细胞都处在某个特定的分化状态,因此可将每个细胞都看作整个连续分化发育程序中的快照。不同状态的细胞连起来就是一个“轨迹”,类似根据时间关系判断出的发育轨迹变化,但这并不是真正的时间,而是通过基因表达来模拟细胞的发育演化过程,所以称为“拟”时序分析(Pseudotime analysis)。 目...
通过单细胞转录组测序技术得到海量细胞的表达矩阵,可以对细胞亚群做聚类、注释,鉴定亚群marker genes,寻找组间差异调控网络,绘制组织特异性图谱等。在聚类分析中寻找的是细胞间的离散属性,也就是细胞之间的不同,而轨迹分析中寻找的是连续属性,也就是细胞之间的相同之处。为什么细胞的分化既有离散性又有连续性呢?这是...
图4拟时序Beam分析基因表达热图 图5 拟时序Beam分析基因表达分布图 总的来说,通过对CD8+T细胞亚型进行拟时序分析得到了CD8+ T细胞的分化轨迹,进行Beam分析可以帮助得到与状态分化相关的命运决定基因。以上,就是本期单细胞测序数据分析——拟时序分析的全部内容,敬请期待下期SCENIC分析的精彩内容～...
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。 Differential expression analysis:差异计算monocle2也有,但我们实测的感觉是不如Seurat的,这里作者表明monocle3在这一块进行了优化升级,我们后面具体看看用起来效果如何。
Monocle包是分析单细胞测序的工具。Monocle引入了在伪时间(拟时间)内对单个细胞排序的策略,利用单个细胞的非同步进程,将它们置于与细胞分化等生物学过程相对应的轨迹上。***Monocle利用先进的机器学习技术(反向图嵌入)从单细胞数据中学习显式的主图来对细胞进行排序,这可以强大而准确地解决复杂的生物过程。Monocle也可...
Monocle2|单细胞测序的拟时序分析 什么是拟时序分析?拟时序(pseudotime)分析,又称细胞轨迹(cell trajectory)分析。通过拟时序分析可以推断出发育过程中细胞的分化轨迹或细胞亚型的演化过程。我们可以理解为在一堆细胞中包含各种各样不同的发育状态的细胞,有的发育早,有的发育晚,有的分化了,有的未分化,有的处于中间...
在做拟时序之前,最好先跑完seurat标准流程,并注释好细胞类型。我这里使用的数据都已经注释好细胞类型,并且事先已经知道哪一个细胞类型可能是初始状态。 1. 导入数据,创建对象,预处理 library(monocle) library(tidyverse) expr_matrix=read.table("count_mat.txt",header = T,row.names = 1,sep = "\t",stri...
在之前的精简版里我们已经带领大家快速的走了一遍拟时序,这次我们更新了四个视频,带领大家从软件安装、数据创建及格式转换、降维聚类、拟时序分析方式的选择及最后的可视化等方面完整的...