cols <- c('lightpink', 'red', 'orange', 'gold', 'darkgreen', 'mediumseagreen', 'skyblue2', 'steelblue', 'navy', 'plum3', 'darkmagenta', 'black', 'grey','lightpink', 'red', 'orange', 'gold', 'darkgreen') #state 配色 colsp <-c('#FED439FF','#709AE1FF','#8A9197FF'...
前面在为什么做拟时序(展示差异细节)我们简单的演示了如何做一个极简的使用monocle2包的拟时序分析 ,就是构建好对象后的挑选基因,降维,排序这3个步骤即可,所以我们把它封装成为了一个函数,run_monocle2,如下所示的内容: run_monocle2 <- function(seurat,outfile,rm=T){ #outfile='cds_by_RNA_snn_res.0.1.R...
本期介绍了单细胞轨迹分析的主流算法,并以monocle two为例实战展示了分析代码流程,后面还会介绍其他算法的轨迹分析, 视频播放量 1029、弹幕量 0、点赞数 23、投硬币枚数 16、收藏人数 69、转发人数 2, 视频作者 Doctor小凯, 作者简介 一个朴实无华的医学生,记录学习与生
打破单细胞分析对代码高要求的壁障,尽力用相对简单的代码,给大家带来更高级的分析,为自己的文章增加一抹亮色!, 视频播放量 805、弹幕量 1、点赞数 8、投硬币枚数 3、收藏人数 25、转发人数 2, 视频作者 免费的午餐啊, 作者简介 代码数据都在交流群,加群/分析请私信,或
Monocle2使用CellDataSet对象存储单细胞RNA-seq的基因表达矩阵及其相应的metadata注释信息,该对象衍生自Bioconductor中的ExpressionSet类。CellDataSet类主要需要以下三个输入文件: 1.exprs:表示数值的基因表达矩阵,其中行是基因,列是细胞。 2.phenoData:一个AnnotatedDataFrame对象,其中行是细胞,列是细胞的属性(例如细胞的类型...
Monocle2是何方神圣? Monocle2是一个强大的R包,它可以帮助我们分析单细胞RNA-Seq数据,研究细胞的发育轨迹、分化状态、转录调控特征等等。用它,你就可以像看电影一样,看到细胞的生命历程。迄今为止,Monocle已经发布到了第三代,而Monocle2是目前做单细胞拟时序分析最有名的R包。相较于第一代它有有更丰富的功能,而...
二Monocle2分析 2.1 通过seurat结果导入数据 代码语言:javascript 复制 #Extract data,phenotype data,and feature data from the SeuratObject data<-as(as.matrix(pbmc@assays$RNA@counts),'sparseMatrix')pd<-new('AnnotatedDataFrame',data=pbmc@meta.data)fData<-data.frame(gene_short_name=row.names(data)...
monocle2和monocle3的基本原理是一样的,详见monocle3系列之七:总结 - 简书 (jianshu.com) 总的来说,monocle2用起来更顺手,如果数据不是很大的话,还是更推荐monocle2。本文直接介绍monocle2的使用流程。 1)构建CellDataSet class 需要输入以下3个文件 HSMM_expr_matrix <- read.table("fpkm_matrix.txt") HSMM...
其中,Monocle2是做单细胞拟时分析最有名的R包。对比还在持续开发中的Monocle3来说,Monocle2更稳定且更倾向于半监督的分析模式,更适合针对感兴趣的细胞亚群做个性化分析。 ===Monocle2的使用=== 官方教程:http://cole-trapnell-lab.github.io/monocle-release/docs/ 安装 ...
前面我们提到了目前绝大部分单细胞转录组数据分析相关文章都不约而同的使用了monocle2这个软件来做拟时序分析,但是并不意味着它是金标准,也不意味着非monocle2不可。 这个纯粹就是生物信息学领域的“马太效应”,大家都用monocle2做拟时序,所以后来者就简单的追随即可,而且绝大部分人其实并不关心算法细节,仅仅是为了...