p <-plot_pseudotime_heatmap(gbm_cds[sig_gene_names[1:200],], num_clusters = 2, cores = 4, show_rownames = T, return_heatmap=T) ggsave(p,file=paste0(outputDir,'/',"pseudotime_dependent_gene_heatmap_top50.pdf"),width = 9, height = 5,limitsize = FALSE) #拆分拟时序分析轴上每...
plot_pseudotime_heatmap(sc_cds[gene_to_cluster,], num_clusters = nlevels(Idents(scRNA)), show_rownames = TRUE, cores = 4,return_heatmap = TRUE, hmcols = colorRampPalette(c("navy", "white", "firebrick3"))(100)) 行表示基因: 每一行代表一个基因,这些基因是通过前面差异基因分析筛选出来...
source('./new_heatmap.R') library(pheatmap) library(grid) p1 <-plot_pseudotime_heatmap(sce_CDS[peu_gene$gene_short_name,], num_clusters = 4, cores = 2, show_rownames = T,return_heatmap =T, hmcols = viridis(256), use_gene_short_name = T, clustercolor = c("#d2981a", "#a...
cluster数的多少是由plot_pseudotime_heatmap函数中的num_clusters参数定义的。 plot_pseudotime_heatmap函数可以来可视化所有monocle的假时间依赖性基因。plot_pseudotime_heatmap采用CellDataSet对象(通常只包含重要基因的子集),并生成平滑的表达曲线,非常类似于plot_genes_in_pseudotime。然后它对这些基因进行聚类,并使用ph...
Monocle提供了一种方便的方法来可视化所有伪时间相关的基因。函数plot_pseudotime_heatmap接受一个CellDataSet对象(通常只包含重要基因的子集),并生成与plot_genes_in_pseudotime类似的平滑表达曲线.然后,它将这些基因聚类并使用pheatmap包绘制它们。这允许您可视化基因模块,这些模块在伪时间内共同变化。
gene_to_cluster=diff_test_res%>%arrange(qval)%>%head(50)%>%pull(gene_short_name)head(gene_to_cluster)plot_pseudotime_heatmap(sc_cds[gene_to_cluster,],num_clusters=nlevels(Idents(scRNA)),show_rownames=TRUE,cores=4,return_heatmap=TRUE,hmcols=colorRampPalette(c("navy","white","firebrick...
接下来我们就具体看看做法,首先还是做热图。这里我们用R包里面的plot_pseudotime_heatmap函数即可。 #以下是monocle2做热图的代码,很常规的操作library(monocle)library(Seurat)library(dplyr)library(viridis)library(pheatmap)library(grid)#=== setwd("D:/KS项目/公众号文章/monocle2拟时热图富集分析")mouse_monocle...
Hi, I am trying to use plot_pseudotime_heatmap to map the heatmap of our source, but it doesnt work in monocle. And there are no error and result. Someone said may be I need a raw data to as the cds-object. It doesnt work, too. Then I wa...
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。
函数plot_pseudotime_heatmap采用CellDataSet对象(通常只包含重要基因的子集),并生成平滑的表达曲线,非常类似于plot_genes_in_pseudotime。然后,它对这些基因进行聚类,并使用pheatmap软件包进行绘图。这让你可以想象出基因模块在不同的时间内共同变化。** marker_genes <- row.names(subset(fData(HSMM), gene_short_...