然后安装实现umap图分区的包leidenbase,最后安装monole3 代码语言:javascript 复制 install.packages("devtools")devtools::install_github('cole-trapnell-lab/leidenbase')devtools::install_github('cole-trapnell-lab/monocle3') 安装有困难的朋友可以使用我的镜像kinesin/rstudio:1.2,下载链接见《kinesin_rstudio的日...
也可以看一看monocle2推文: 单细胞拟时序/轨迹分析原理及monocle2流程学习和整理https://mp.weixin.qq.com/s/aVUpRIkDi83B8_Y_BSBkVA 分析步骤 1、导入 rm(list = ls()) library(paletteer) library(Seurat) library(monocle3) library(dplyr) library(BiocParallel) library(ggplot2) register(MulticoreParam...
Monocle 3包括一个复杂的,但易于使用的表达系统。 Monocle 3的主要更新 Monocle 3已被重新设计,用于分析大型、复杂的单细胞数据集。Monocle 3的核心算法具有高度的可扩展性,可以处理数百万个细胞。Monocle 3增加了一些强大的新功能,使生物体或胚胎规模的实验分析成为可能: 一个更好的结构化工作流程来学习发展轨迹; ...
monocle3使用基因表达矩阵作为输入: Monocle 3是专门为绝对转录本计数(例如UMI)设计的 Monocle 3可与Cell Ranger生成的转录本计数矩阵衔接,实现“开箱即用” Monocle 3也可以很好地与来自其他RNA-Seq工作流程的数据,如sci-RNA-Seq monocle3对象类型 Monocle使用cell_data_set类对象保存单细胞表达数据。该类派生自Bioco...
Monocle3利用线性模型计算基因表达差异,并采用逐层聚类的方式对基因进行分组。在此基础上,通过整合不同细胞类型之间的表达差异,实现对基因表达趋势的揭示。 三、Monocle3在生物信息学中的应用 1.基因调控网络分析 Monocle3可以用于构建基因调控网络,揭示细胞类型间的基因调控关系。通过对基因表达矩阵进行计算和分析,可以找...
monocle3的官网地址:https://cole-trapnell-lab.github.io/monocle3/ 其中,monocle3的三个主要功能: 1. 分群、计数细胞 2. 构建细胞轨迹 3. 差异表达分析 工作流程如下图: ===安装=== if(!requireNamespace("BiocManager", quietly = TRUE))
首先是分析过程,monocle3的分析其实很简洁; ##run cds_data <- ks_run_monocle3(object=cytotrace2_sce, idents="cluster", use_partition=F, learn_graph_control=list(minimal_branch_len=9.5,euclidean_distance_ratio=1), define_root=T, know_root=T, root_state="YSMP") #plot plot_cells(cds_data...
monocle3单细胞轨迹分析/拟时序分析求赞,更新动力代码见评论置顶~Monocle3是单细胞转录组分析领域的最新版本,相较于Monocle2,它在多个方面进行了优化和改进,尤其是在数据分析效率、精度以及功能方面。降维和聚类的改进:Monocle3采用了UMAP(Uniform Manifold Approxima
Monocle 3是一款基于单细胞RNA测序数据的分析工具,能够有效地挖掘基因表达趋势,为研究者提供有关细胞类型、功能基因等方面的信息。本文将简要介绍Monocle 3算法原理,并通过实例分析其在生物研究中的应用。 二、Monocle 3算法原理 1.基因表达数据输入 Monocle 3适用于单细胞RNA测序数据,输入的数据包括细胞编号、基因表达...
官网:https://cole-trapnell-lab./monocle3/docs/starting/ Monocle 3被重新设计用于分析大型、复杂的单细胞数据集,核心算法具有高度可扩展性,可以处理百万级别单细胞数据。Monocle 3增加了一些强大的新功能: 更好的结构化工作流来学习发展轨迹 支持UMAP算法初始化轨迹推断 ...