1. 使用 plot_used <- plot_genes_in_pseudotime(monocle_object[gene_used, ], color_by="seurat_clusters", relative_expr=T, cell_size = 1, nrow = 2, ncol = 2)+NoLegend() plot_used$data$expectation '#每个细胞的表达量 plot_used$data$expression #每个时间点的表达均值 2. 基因表达拟合 官...
plot_genes_in_pseudotime() 中的 relative_expr=T时,对数据的标准化过程 图片.png 1. 获得最初UMI-matrix UMI-matrix <- monocle2_object_used@assayDara$exprs 2. 计算每个细胞的size-factor monocle2_object_used <- estimateSizeFactors(monocle2_object_used) size_factor_used <- pData(monocle2_objec...
plot_cell_trajectory(cds, color_by = "Cluster") 可视化基因时序图。 plot_genes_in_pseudotime(cds[cg,], color_by = "Cluster") 保存拟时cds文件,这将是后期可视化的基础。好了,下节我们将做一下拟时的一些可视化操作,为你的分析添加色彩。
# 横坐标是按照pseudotime排好顺序的。 plot_genes_in_pseudotime(sc_cds[gs,], color_by = "celltype", nrow= 3, ncol = NULL ) 横轴(Pseudotime): 横轴表示拟时序(Pseudotime),反映了细胞在发育或状态转换中的相对顺序。数值越大,表示细胞处于发育或分化的更晚阶段。 纵轴(Relative Expression): 纵轴表示...
3HSMM_filtered <- HSMM[HSMM_expressed_genes,]4my_genes <- row.names(subset(fData(HSMM_filtered),5 gene_short_name %in% c("YWHAB", "ICAM2", "ICAM2")))6cds_subset <- HSMM_filtered[my_genes,]7plot_genes_in_pseudotime(cds_subset, color_by = "seurat_clusters") 本站仅提供存储服务,...
1plot_cell_trajectory(cds, color_by = "Biological_Condition") 这个图就可以看到细胞的发展过程 另外,plot_genes_in_pseudotime 可以对基因在不同细胞中的表达量变化进行绘图1plot_genes_in_pseudotime(cds[cg,],2 color_by = "Biological_Condition") “ 本站仅提供存储服务,所有内容均由用户发布,如发现...
plot_genes_in_pseudotime(cds_subset, color_by="Hours") 算法 dpFeature: Selecting features from dense cell clusters Reversed graph embedding DRTree: Dimensionality Reduction via Learning a Tree DDRTree: discriminative dimensionality reduction via learning a tree Census: a normalization method to convert...
cds<-orderCells(cds)# 最后两个可视化函数,对结果进行可视化plot_cell_trajectory(cds,color_by="Cluster")ggsave('monocle_cell_trajectory_for_Cluster.pdf')length(cg)plot_genes_in_pseudotime(cds[cg,],color_by="Cluster")ggsave('monocle_plot_genes_in_pseudotime_for_Cluster.pdf')# https://davetang...
分别为根据 seurat cluster ,State ,Pseudotime 和 singleR注释后的cell type 着色。 3.2 分面展示 可以使用分面单独查看各单一celltype的时序状态 #其他的类似 plot_cell_trajectory(HSMM, color_by = "labels") + facet_wrap(~labels, nrow = ...
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里面的概念,与seurat里面找的差异基因不同。