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....
monocle2 更改起始点 cds4=orderCells(cds4,root_state = 2) plot_cell_trajectory(cds4,color_by = "Pseudotime") p2 plot_cell_trajectory(cds,color_by="seurat_clusters",size=5,cell_name_size=5,show_backbone=TRUE)+scale_color_manual(values=color_panel)+guides(color=guide_legend(override.aes =...
有了树结构分类颜色是可以侄自己指定的。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") ...
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。
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...
拟时分析: cds <- orderCells(cds, root_state = 1) 可视化:plot_cell_trajectory(cds, color_by = "cell_type") 3.4 cds对象中有哪些函数可以访问内部数据 pData(): 提取样本的表型数据(phenotype data), pheno_data <- pData(mycds) fData(): 提取特征数据(feature data),即基因或其他特征的注释信...
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...
设置谁是root 代码语言:javascript 复制 ##we set the state 2 as root ###state 2 #这里设置谁为root?? DimPlot(subset_data,label = T) table(Idents(subset_data)) DefaultAssay(subset_data) DefaultAssay(subset_data)<-"SCT" DefaultAssay(subset_data)<-"RNA" DimPlot(subset_data,label = T) dev...