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")
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...
//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 =...
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...
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") ...
1: In graph.dfs(dp_mst, root = root_cell, neimode = "all", unreachable = FALSE, : Argument `neimode' is deprecated; use `mode' instead 2: In graph.dfs(dp_mst, root = root_cell, neimode = "all", unreachable = FALSE, : ...
type) getwd() #设置root ds <- orderCells(cds,root_state=1) getwd()# "/home/data/t040413/ipf/fibro_myofibro_recluster/+meso_monocle" pdf("4.pseudutime.Pseudotime.pdf") p=plot_cell_trajectory(cds, color_by = "Pseudotime") print(p) dev.off() save(cds,file="./cds_fibroblast_...
如果自动指定的不对，还可以手动指定哪个 state 是起点。 如果没有时间序列，就需要根据生物学知识找到root。 比如: 高度增殖的祖细胞群产生两种有丝分裂后的细胞。所以根应该有表达高水平增殖标记的细胞。更多可视化函数:热图可以采用top50的基因进行展示，当然，也可以自己筛选。 一行为每个基因...
拟时(pseudotime)分析,又称细胞轨迹(cell trajectory)分析,通过拟时分析可以推断出发育过程细胞的分化轨迹或细胞亚型的演化过程,在发育相关研究中使用频率较高。主要基于关键基因的表达模式,在拟时间中对单个细胞进行排序,模拟出时间发育过程的动态变化。 既然讲到所谓的拟时分析不过是一种排序而已,那么我们就要知道排序的...