# 定义root cell, 推断拟时方向 # 结合先验知识自定(示例数据) cds <- order_cells(cds) # 可视化 plot_cells(cds, label_cell_groups = F, color_cells_by = "pseudotime", label_branch_points = F, graph_label_size = 0, cell_size=2, trajectory_graph_color='black', trajectory_graph_segment...
cds <- learn_graph(cds) #轨迹推断plot_cells(cds, color_cells_by = "partition", cell_size = 0.5) 6. 选择合适的起点 可以通过算法计算起始点,也可以通过手动选择起始点,考虑到生物学意义,推荐手动设置起点。 cds <- order_cells(cds, root_cells = root.cell) #选择对应的细胞群作为起点 7. 下游...
reduction_method="UMAP",root_cells=hsc)lymphoid.cds<-order_cells(lymphoid.cds,reduction_method="UMAP",root_cells=hsc)# plot trajectories colored by pseudotimeplot_cells(cds=erythroid.cds,color_cells_by="pseudotime",show_trajectory_graph=TRUE)...
# 定义root cell,推断拟时方向 #结合先验知识自定(示例数据)cds<-order_cells(cds)# 可视化plot_cells(cds,label_cell_groups=F,color_cells_by="pseudotime",label_branch_points=F,graph_label_size=0,cell_size=2,trajectory_graph_color='black',trajectory_graph_segment_size=2) 示例数据,起点是随便点...
复制 ## 识别轨迹 cds<-learn_graph(cds)p=plot_cells(cds,label_groups_by_cluster=FALSE,label_leaves=FALSE,label_branch_points=FALSE) 代码语言:javascript 复制 ##细胞按拟时排序 # cds<-order_cells(cds)存在bug,使用辅助线选择root细胞 p+
p2 <- plot_cells(cds, reduction_method="UMAP", color_cells_by="seurat_clusters") + ggtitle('int.umap') p = p1|p2 注:左图是monocle3重新降维的结果,右图是之前seurat降维的结果。 如果细胞数目特别多(>10,000细胞或更多),可以设置一些参数来加快UMAP运行速度。在reduce_dimension()函数中设置umap.fa...
轨迹支持多个根节点(root) 学习有环路或收敛点的轨迹的方法 利用“近似图抽象”("approximate graph abstraction")的思想,自动划分cell以学习不相交或平行轨迹的算法。 新的轨迹依赖表达基因分析方法:替换monocle2中的differalgenetest()函数和BEAM() 3D界面可视化轨迹和基因表达 ...
4.Order cells in pseudotime along a trajectory 手动选择root需要根据自己的生物学背景知识 ## Learn a graph cds %<>% learn_graph() plot_cells(cds,trajectory_graph_segment_size =1.5, group_label_size =6,group_cells_by="cluster", color_cells_by ="cell_type", label_groups_by_cluster =FALSE...
cds_3d <- reduce_dimension(cds, max_components = 3) cds_3d <- cluster_cells(cds_3d) cds_3d <- learn_graph(cds_3d) cds_3d <- order_cells(cds_3d, root_pr_nodes=get_earliest_principal_node(cds)) cds_3d_plot_obj <- plot_cells_3d(cds_3d, color_cells_by="partition")...
Single-Nucleus RNA Sequencing Identifies New Classes of Proximal Tubular Epithelial Cells in Kidney Fibrosis. J Am Soc Nephrol. 2021 Oct;32(10):2501-2516.[2]cole-trapnell-lab.github.io 如何联系我们 公众号后台消息更新不及时,超过48h便不允许回复读者消息,这里给大家留一下领取资料、免费服务(有root...