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
3D 界面:新增 3D 界面,可以用于轨迹和基因表达的可视化,使得数据分析更加直观。 步骤流程 1.导入 示例数据跟monocle2中的一样 代码语言:javascript 复制 rm(list=ls())library(Seurat)library(monocle3)library(dplyr)load("scRNA.Rdata")table(Idents(scRNA))table(scRNA$orig.ident)head(scRNA@meta.data)DimPlot...
Monocle3的拟时序分析既可以基于UMAP图谱也可以基于TSNE进行,但是作者Cole Trapnell更加推荐UMAP的方法,因为这种降维方式除了考虑细胞高度相似性之外还会将距离信息纳入考量。因此,Monocle3内嵌的降维方法是UMAP算法——构建一个近似结构和简单模糊修补的高维拓扑结构,再最小化交叉熵,将高维转化为低纬。首先,进行基因的筛选...
上次教程已经带领大家先简单的认识一下monocle3的特点与功能(单细胞测序数据进阶分析—《拟时序分析》4.初识monocle3)。虽然是录了五十分钟,但是鉴于monocle3的坑还是很多,所以每一部分的功能还是需要带大家展开了解一下。这次内容主要带领大家学习monocle3的降维、分群和聚类功能,不知道大家是更喜欢用Seurat还是这次的mon...
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。
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原理:单细胞分析专题第一讲:单细胞分析精炼—拟时序专题 【单细胞】monocle3介绍及实操演示 image.png image.png image.png image.png image.png image.png image.png image.png image.png image.png image.png image.png image.png image.png image.png ...
library(monocle3)library(dplyr) 导入10X表达数据 cds <- load_mm_data(mat_path = "./matrix.mtx.gz", feature_anno_path = "./features.tsv.gz", cell_anno_path = "./barcodes.tsv.gz") 数据预处理 cds <- preprocess_cds(cds, num_dim = 100) ...
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