monocle_cds <- orderCells(monocle_cds, reverse=reverse) if(define_root){ monocle_cds <- monocle_cds <- orderCells(monocle_cds,root_state = root_state) } return(monocle_cds) } 分析数据以及一些基本可视化修饰: #run monocle2sce_CDS<-ks_run_Monocle2(object=cytotrace2_sce,layer='counts',ass...
cell_link_size = 0.5) +facet_wrap(~orig.ident, nrow = nrows_orig,scales = "free")+scale_color_manual(values=colsp)+ggtitle("State") + theme(plot.title = element_text(hjust = 0.5),legend.position = "right")
//使用root_state参数可以设置拟时间轴的根,如下面的拟时间着色图中可以看出,左边是根。根据state图可以看出,根是State1,若要想把另一端设为根,可以按如下操作。 #cds <- orderCells(cds, root_state = 5)#把State5设成拟时间轴的起始点 可视化:根据cds@phenoData@data中的表型信息(metadata)对细胞上色 1....
所以首先选择用于细胞排序的基因,后使用反向图嵌入(DDRTree)算法对数据进行降维 cds <- reduceDimension(cds, max_components = 3,method = 'DDRTree') # Step 3: 拟时间轴轨迹构建和在拟时间内排列细胞 cds <- orderCells(cds) head(pData(Mono.cds)) # 使用root_state参数可以设置拟时间轴的根,如下面的...
轨迹呈树形结构,Monocle事先不知道应该调用树的哪个轨迹中的哪个来调用“开始”,所以我们经常不得不再次使用root_state参数调用orderCells来指定开始。首先,我们绘制轨迹,这次按“状态”给细胞上色。1plot_cell_trajectory(HSMM, color_by = "State") 1plot_cell_trajectory(HSMM, color_by = "Pseudotime") “状态...
由于Monocle不能分辨哪一条轨迹才是“树根”,也就是不知道哪一个细胞状态才是更初始的,可设定root_state参数来设定哪条轨迹才是初始状态。然后赋予每一个细胞伪时间值,就可以观察基因在伪时间里的表达变化。待处理好细胞分类之后,就可以接着做这一步。
(cds_DGT, root_state =NULL, num_paths =NULL, reverse = T)###初步可视化plot_cell_trajectory(cds_DGT, cell_size =2.2, color_by = "celltype") +facet_wrap(~celltype, nrow =2)plot_cell_trajectory(cds_DGT, color_by = "Pseudotime")plot_cell_trajectory(cds_DGT, color_by = "orig.iden...
由于Monocle不能分辨哪一条轨迹才是“树根”，也就是不知道哪一个细胞状态才是更初始的，可设定 root_state 参数来设定哪条轨迹才是初始状态。然后赋予每一个细胞伪时间值，就可以观察基因在伪时间里的表达变化。待处理好细胞分类之后，就可以接着做这一步。创建Seurat对象spleen_monocle，先去除一些测序...
test=orderCells(test,root_state = 3) plot_cell_trajectory(test,color_by = "Pseudotime") ggsave("Pseudotime.pdf",device = "pdf",width = 8,height = 9,units = c("cm")) 1. 2. 3. 5. 找差异基因 这里是指找随拟时序变化的差异基因,以及不同state之间的差异基因。这两个都是monocle里面的概...
#monocle3 analysis#运行monocle3分析0参照monocle3视频教程cds_data <- ks_run_monocle3(object=cytotrace2_sce,idents="cluster",use_partition=F,learn_graph_control=list(minimal_branch_len=9.5,euclidean_distance_ratio=1),define_root=T,know_root=T,root_state="YSMP") ...