比monocle更快的slingshot-CNS高分文章常用 单细胞一文全打通 slingshot包可以对单细胞RNA-seq数据进行细胞分化谱系构建和伪时间推断,它利用细胞聚类簇和空间降维信息,以无监督或半监督的方式学习细胞聚类群之间的关系,揭示细胞聚类簇之间的全局结构,并将该结构转换为由一维变量表示的平滑谱系,称之为“伪时间”。 运行sl...
因此Slingshot可以灵活的捕获到复杂的系谱结构,并处理高噪音的单细胞数据。 Real datasets Robustness to noise 作者首先使用了包含单个谱系的人类骨骼肌成肌细胞(HSMM)数据集对不同的轨迹分析的方法进行测试,对结果进行可视化。图2中,表明了212个细胞的轨迹分析结果。Monocle 软件在单个细胞上构建 MST,并根据 PQ 树沿...
2.基于细胞亚群的轨迹构建:Slingshot使用基于细胞亚群的最小生成树(MST)来识别全局的谱系结构,确定谱系数量和分支。 3.没有降维方式的限制:Slingshot本身不具有任何降维功能,可以适用任何降维方式的单细胞流程分析数据,并且分析过程相对简单,因此也减少了分析所需的计算资源和时间。 4.可提前设置分化起点和分化终点:对于...
Slingshot是一个单细胞RNA-seq拟时序分析的R包,用于推断低维数据中连续的分支谱系结构。Slingshot旨在对单细胞RNA测序数据中的发育轨迹进行建模,它足够灵活,可以处理任意多个分支事件,并允许通过监督图的构建来合并先验知识,以无监督或半监督的方式学习集群关系,并构建代表每个谱系的平滑曲线。 代码相关文件见如下3个文件...
目前,单细胞测序的轨迹分析领域已经涌现出众多算法,其中以monocle系列最为瞩目。这些算法在解析细胞表达模式和模拟分化过程方面表现出色。然而,由于数据集的多样性,单一算法并不能满足所有需求。因此,为了更好地理解我们的数据,我们需要探索多种方法。 今天我们来介绍一种新的分析伪时间轨迹的方法---Slingshot以及可以用于...
Slingshot能够在低维数据中推断连续、分支的谱系结构,模拟单细胞RNA测序数据的发育轨迹。其开发目标是用于揭示细胞集群的全局结构,以无监督或半监督方式学习细胞集群间的关系,并将该结构转换为由一维变量(伪时间)表示的平滑谱系。 slingshot需要的输入文件:一...
加载数据和格式转换 📁 首先,我加载了一个公开的scRNA-seq数据集,专门研究正常成纤维细胞的,数据集来自,格式是Seurat。然后,我按照Slingshot的要求转换了数据格式。 运行Slingshot 🚀 接下来就是运行Slingshot了。这个过程其实挺简单的,只需要在R中加载相应的包,然后按照文档的指导一步步来就行。 可视化结果 📊 ...
Slingshot单细胞原理在各个领域都有广泛的应用。在医疗领域,可以利用Slingshot技术开发出更小、更智能的医疗设备,实现精准治疗和远程监测。在环境监测领域,可以利用Slingshot技术开发出自供能的传感器网络,实现对环境参数的实时监测和数据传输。在智能家居领域,可以利用Slingshot技术开发出具有自我修复和自供能功能的智能设备,提...
slingshot 包可以对单细胞RNA-seq数据进行细胞分化谱系构建和伪时间推断。它利用细胞聚类簇和空间降维信息，以无监督或半监督的方式学习细胞聚类群之间的关系，揭示细胞聚类簇之间的全局结构，并将该结构转换为由一维变量表示的平滑谱系，称之为“伪时间”。参考： Seurat对象、SingleCellExperiment对象和...
对于单细胞轨迹分析，slingshot方法可以进行Pseudotime分析。用户可以自定义轨迹类型，如single-trajectory或lineages。在处理大数据时，我们推荐使用approx_points参数，通常选择100-200以提高分析效率。若设置为False，则将根据数据中的细胞数获得尽可能多的点。对于新细胞的轨迹预测，我们使用predict函数将其投影到...