由于分析结果是基于某个组织一瞬间的群体单细胞数据预测得到的，并非真实时间维度上的分化结果，因此也被称为伪时序分析 (pseudotime analysis)，也可以叫做拟时分析。...拟时分析通过分析关键基因的表达模式，将所有细胞按照发育时间的先后排布在拟时间轴上，模拟发育过程中的细胞分化过程。
也就是说，我们做拟时序之前通常是要细分亚群到足够深入，需要确定被做拟时序分析的对象是有比较大生物学变化的可能性。...但是也有很多文章在使用拟时序分析的时候其实忽略这个前提，就显得很“可笑”，接下来我们就用3个案例来说明一下拟时序的正确姿势，错误示范，还有创新型的应用场景。...但是前面我们在 为什么做拟时序 提到了其实可以把拟时序分析简化成为了主要是为了展示差异细节，这个文章里面也是如此，就有了图(F)的monocle2的拟时序结果，因为我们关心的是GZMH高表达的效应（毒性...而且可以很清晰的看到正常的乳腺组织跟两个分子分型的肿瘤样品的差异细节： 差异细节 值得一提的是拟时序一本通专辑的目录是： 为什么做拟时序 （展示差异细节） 拟时序的正确姿势，错误示范，创新型拟时序 拟时序的多种算法大比拼...monocle2拟时序实战 降维聚类分群 拟时序 多种基础可视化 正向特殊可视化（目标基因表达量，基因集打分） 反方向特殊可视化（5种可视化） monocle3拟时序实战 SCORPIUS实战 Slingshot
所以如下所示，我们增加了两个有挑战性的分析，就是拟时序和转录因子分析。 上面的案例，其实就回答了我们今天推文的问题：为什么做拟时序，因为它已经是非常常规而且几乎是必备的单细胞分析条目，你很难跳过去。...而且，加入拟时序分析有时候确实是能更加说明问题。...尝试一下monocle2的拟时序分析 拟时序有非常多多种算法，后面我们再慢慢介绍，包括但不限于： monocle2拟时序实战 monocle3拟时序实战 SCORPIUS Slingshot 基于其它编程语言的拟时序分析...值得一提的是拟时序一本通专辑的目录是： 为什么做拟时序（展示差异细节） 拟时序的正确姿势，错误示范，创新型拟时序 拟时序的多种算法大比拼 monocle2拟时序实战 降维聚类分群 拟时序 多种基础可视化...正向特殊可视化（目标基因表达量，基因集打分） 反方向特殊可视化（5种可视化） monocle3拟时序实战 SCORPIUS实战 Slingshot实战 基于其它编程语言的拟时序分析 然而，本人的理解肯定是片面的
单样本输入数据输入数据是降维聚类分群注释的数据做拟时序分析通常不是拿全部的细胞，而是拿感兴趣的一部分。用subset提取子集即可。因为要使用差异基因来排序，所以要两类及以上细胞。...()library(patchwork)p2+p1/p3#多样本的添加这个可以看去批次效应plot_cell_trajectory(sc_cds, color_by = 'orig.ident')经典拟时序热图这里图展示基因随着时间的渐变...)(100))基因轨迹图gs = head(gene_to_cluster)plot_cell_trajectory(sc_cds,markers=gs,use_color_gradient=T)基因拟时序点图
monocle做拟时序分析首先要构建CDS需要3个矩阵：expr.matrix、pd、fd，其次将Seurat中的对象转换为monocle识别的对象。...然后选择想要做拟时序依据的基因就可以了,如果已知开始和结束的细胞，将过程开始时收集的细胞与结束时收集的细胞简单地进行比较，并找到差异表达的基因，做拟时序依据的基因，根据时间点的差异分析选择基因通常非常有效...个矩阵：expr.matrix、pd、fd # 将Seurat中的对象转换为monocle识别的对象 #cds <- importCDS(GetAssayData(seurat.object)) #选择做拟时序的亚群
文章目录 一、全序关系 ( 线序关系 ) 二、全序关系示例 三、拟序关系 四、拟序关系定理 1 四、拟序关系定理 2 五、三歧性、拟线序 一、全序关系 ( 线序关系 ) ---- A 集合与该集合之上的..., 使用 \prec 表示拟序关系 , 称 是拟序集 ; 偏序关系 \preccurlyeq 是 小于等于 关系 , 拟序关系 \prec 就是 严格小于 关系...; 拟序关系示例 : 大于 , 小于 , 真包含 , 都是拟序关系 ; 拟序关系 完整的性质是 反自反 , 反对称 , 传递 , 之所以概念中没有提 反对称 性质 , 是因为 根据 反自反 , 传递性质...② 拟序关系性质 : \prec 是 反自反 , 反对称 , 传递的 ③ 偏序关系 -> 拟序关系 : 偏序关系 减去 恒等关系 就是 拟序关系 , \preccurlyeq - I_A = \...被称为 拟线序集 ;
0.背景知识 做拟时序分析是为了探索自己感兴趣的几种细胞之间的发育关系，一般不是用全部类型的细胞来做的。例如本例中选择了CD14和CD16单核细胞。...如果让ai来说拟时序的目的那就比我说的多: 拟时序分析（Pseudo-time analysis）是一种用于理解细胞状态和细胞命运变化的计算生物学方法。...以下是进行拟时序分析的几个主要目的： 细胞状态推断：通过分析单个细胞的基因表达模式，推断细胞在生物学过程中所处的状态。...基因调控网络推断：通过分析基因表达随“拟时间”的变化，推断基因调控网络和信号传导途径。 疾病机理探索：在疾病研究中，拟时序分析有助于揭示疾病发生和发展的分子机制。...经典的拟时序热图 展示了一些基因是如何随着时间轨迹的变化而渐变的，这个渐变不同于findmarkers，是体现变化过程的，而不是直接给出差异表达的基因。
前言 同梯度下降法一样，牛顿法和拟牛顿法也是求解无约束最优化问题的常用方法。牛顿法本身属于迭代算法，每一步需要求解目标函数的海赛矩阵的逆矩阵，计算比较复杂。...拟牛顿法通过正定矩阵近似海赛矩阵的逆矩阵或海赛矩阵，简化了这一计算过程。 需要提前了解的知识 1.泰勒展开 当 ? 在 ? 处具有 ? 阶连续导数，我们可以用 ? 的 ?...拟牛顿法 在牛顿法的迭代过程中，需要计算海森矩阵 ? ，一方面有计算量大的问题，另一方面当海森矩阵非正定时牛顿法也会失效，因此我们考虑用一个 ? 阶矩阵 ? 来近似替代 ? `。...1.拟牛顿条件 根据前面的迭代式子： ? 取 ? ， 我们可以得到： ? 记 ? , ? ，那么可以得到： ? 或 ? 上述两个式子就是拟牛顿条件。...2.常见的拟牛顿法 根据拟牛顿条件，我们可以构造不同的 ? ，这里仅列出常用的几种拟牛顿法，可根据需要再学习具体实现。
我们也简单的展示了目前的可以做拟时序分析的软件的测评，详见：拟时序的多种算法大比拼（拟时序一本通03） 。...创造一个函数包装monocle2的拟时序分析 前面在为什么做拟时序 （展示差异细节）我们简单的演示了如何做一个极简的使用monocle2包的拟时序分析 ，就是构建好对象后的挑选基因，降维，排序这3个步骤即可...所以如果我们仅仅是拿0和1的编号亚群CD14单核细胞去做拟时序，这个时候我们就算是抹去个体差异后做拟时序，结果也会很诡异，像一个蜈蚣一样的，如下所示： 抹除个体差异后做拟时序 其实之前我们就摸索过，详见...：听说你的拟时序图跑的像蜈蚣，那个时候是因为没有抹去个体差异后做拟时序所以结果很多分叉，但是这个时候是因为抹去个体差异后做拟时序结果很多分叉，所以我也尝试一下不抹除个体差异后做拟时序，确实是有改变，如下所示...提高降维聚类分群的分辨率 我们关心什么差异，就应该是做什么样的拟时序分析，需要牢记为什么做拟时序 （展示差异细节）。
这个纯粹就是生物信息学领域的“马太效应”，大家都用monocle2做拟时序，所以后来者就简单的追随即可，而且绝大部分人其实并不关心算法细节，仅仅是为了做拟时序而做，那么就无所谓选择哪个软件了。...，R包SCORPIUS推荐 把基因表达量画在拟时序结果图上 拟时序分析就是差异分析的细节剖析 拟时序分析的10个步骤 另外，值得一提的是这个2019的综述其实还把他们的45个软件的测评过程和结果做成了一个易于使用的...而且可以超脱表达量矩阵本身，引入全新信息来开发拟时序工具。...拟时序的正确姿势，错误示范，创新型拟时序 拟时序的多种算法大比拼 monocle2拟时序实战 降维聚类分群 拟时序 多种基础可视化 正向特殊可视化（目标基因表达量，基因集打分） 反方向特殊可视化（5种可视化...） monocle3拟时序实战 SCORPIUS实战 Slingshot实战 基于其它编程语言的拟时序分析 然而，本人的理解肯定是片面的，希望通过这10个推文的指引能让大家对单细胞转录组的明星分析方法拟时序有一个基础的认知
1 拟时序分析拟时序分析是为了探索自己感兴趣的几种细胞之间的发育关系，一般不是用全部类型的细胞来做的。...实在不行问问ai，回答可详细1.1 单样本拟时序分析#rm(list = ls()) #单样本library(Seurat)library(monocle)library(dplyr)load("sce.Rdata...celltype是细胞类型注释，用以下代码添加> scRNA$celltype = Idents(scRNA) #做拟时序分析通常不是拿全部的细胞，而是拿感兴趣的一部分。用subset提取子集即可。...在做拟时序分析的时候，因为是采用差异基因进行排序的，所以要求是两类细胞或者两类以上（要选择的细胞亲缘关系要近一点，有分化的可能性，完全不挨着的细胞不太行）。...基因可以换成你感兴趣的啊plot_cell_trajectory(sc_cds,markers=gs, use_color_gradient=T)有一些变化不明显1.4.3 基因拟时序点图基因表达水平随拟时序变化的可视化方法
牛顿法和拟牛顿法是求解无约束最优化的常用方法，有收敛速度快的优点. 牛顿法属于迭代算法，每一步需要求解目标函数的海赛矩阵的逆矩阵，计算复杂....拟牛顿法通过正定矩阵近似海赛矩阵的逆矩阵，简化了这个过程....拟牛顿法将GkG_kGk作为Hk−1H_k^{-1}Hk−1的近似，要求矩阵GkG_kGk满足同样的条件，每次迭代矩阵GkG_kGk都是正定的，且GkG_kGk要满足拟牛顿条件： Gk1yk...=δkG_{k_1}y_k = \delta_kGk1yk=δk 按照拟牛顿条件选择GkG_kGk作为Hk−1H_k^{-1}Hk−1的近似或选择BkB_kBk作为HkH_kHk的近似的算法称为拟牛顿法...k=k+1k=k+1k=k+1 BFGS(Boyden-Fletcher-Goldfarb-Shanno)算法 BFGS是最流行得拟牛顿算法.
Intel公司近期正在组建一个战略研究联盟，计划通过推动“概率计算”（probabilistic computing）发展来引领人工智能发展趋势。
不同样本中的细胞基本是均匀分布在轨迹上的，说明前面的代码很好的去除了样本间的批次效应 plot_cell_trajectory(sc_cds, color_by = 'orig.ident') 经典的拟时序热图
单细胞测序—拟时序分析综合拟时序分析（Pseudotime Analysis）在单细胞测序（Single-cell RNA-seq）中是一个重要的分析步骤，主要用于研究细胞在发育过程或其他生物学过程中所经历的状态变化...拟时序分析可以帮助研究者识别出这些分化路径，并且理解在这些路径中哪些基因起了关键作用。理解细胞状态的动态变化：拟时序分析允许研究者推断出细胞状态的连续变化，而不仅仅是静态的分类。...为后续的拟时序分析创建必要的文件结构和工作目录。...这种方法适用于拟时序分析，因为它可以揭示细胞状态如何随时间或分化进程变化。orderCells()：这个函数是 Monocle2 中拟时序分析的关键步骤之一。...这在拟时序分析中是关键的一步，因为根状态通常代表最早的或未分化的细胞状态，而其他细胞状态将在拟时序轨迹中相对于这个根状态进行排序。
https://juejin.cn/post/6946120511713705992
降维聚类分群 然后你需要有背景知识才能做 拟时序分析 ：文章是这样描述：focusing on endodermal cells, which have a known trajectory from...，已经针对哪部分细胞亚群进行拟时序分析哦！...i 可以看到，有两个发育分支，接下来就可以展现一下重要的基因，在拟时序的两个分支上面： ?...然后是拟时序的的各自特征基因的生物学功能数据库注释： 这一套图表的代码也是在「生信技能树」使用Smart-seq2单细胞转录组数据探索小鼠性腺发育，链接是：https://www.bilibili.com...，这里略 拟时序分析是否可以对全部单细胞亚群呢？
2016年3月，美国军方宣布计划为在役士兵配备小型的个人无人机。这些无人机可以用于情报、监视、勘察(ISR)任务，并寻求使用行业最前沿的技术。 军方表示将确保士...
单细胞数据分析常用到建立trajectory和pseudoTime，拟时序分析可以用 Diffusion（ Destiny R package） #Diffusion PseudoTime Analysis
以“奔腾之父”著称的英特尔(Intel)前高管维诺德·达姆（Vinod Dham）与一些年轻的芯片设计师合作，正在设计一种“真正的人工智能处理器”。
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