热图概述列：每一列代表一个细胞，按照伪时间（pseudotime）的顺序排列。伪时间是一种衡量细胞在生物学过程（例如分化）中的进展程度的指标。伪时间的颜色梯度显示在右侧（从蓝色到红色）。...基因数量：每个簇中的基因数量标注在簇旁边（例如，C1中有67个基因）。表达趋势：每个簇旁边的小折线图显示了该簇基因在伪时间上的平均表达趋势。例如，C1中的基因表达逐渐增加，而C2中的基因表达逐渐减少。...伪时间刻度（右侧）：表示细胞在伪时间上的进展，从0（早期阶段，蓝色）到30（晚期阶段，红色）。解读这张图展示了不同基因在细胞进展过程中（伪时间）如何改变其表达模式。...seed 参数用于保证随机选择标记基因的一致性。从聚类结果中随机选择 25 个基因，作为标记基因，后续将在热图中标注这些基因pdf(...) visCluster(...)...特别说明借用官网对类似图片的描述“列是伪时间中的点，行是基因，伪时间的开始位于热图的中间。当您从热图的中间向右阅读时，您正在通过伪时间跟踪一个谱系。当你向左阅读时，另一个。
Monocle引入了在伪时间(拟时间)内对单个细胞排序的策略，利用单个细胞的非同步进程，将它们置于与细胞分化等生物学过程相对应的轨迹上。...每个细胞的伪时间计算为其沿树到根的测地距离（Geodesic Distance，在图论中，Geodesic Distance 就是图中两节点的最短路径的距离(https://links.jianshu.com...然后，您可以使用Monocle的微分分析工具包来查找在轨迹过程中受到调控的基因，如查找作为伪时间函数变化的基因。如果这个过程有多个结果，Monocle将重建一个“分支”轨迹。...在开始之前您也需要问，什么是拟时（伪时间）分析。 伪时间是衡量单个细胞在细胞分化等过程中取得了多大进展的指标。在许多生物学过程中，细胞并不是完全同步的。...根据时间点的差异分析来选择基因通常是非常有效的，但是如果我们没有时间序列数据呢?如果细胞在我们的生物过程中是异步分化的(通常是这样)，Monocle通常可以从同时捕获的单个种群重建它们的轨迹。
时序标签与伪时间排序之间的一致性通过伪时间排序得分 (POS) 和Kendall’s排序相关得分来衡量。...不过不进行插补，伪时间轨迹从E7.75开始，到E7.75结束，这与已知的生物学观察结果不一致。...图4c用独立分量分析 (independent component analysis, ICA) 在二维空间中描述了人类植入前胚胎的单个细胞数据，其伪时间轨迹使用Monocle来推断。...当使用DrImpute来进行插补之后，伪时间序列从E3开始到E7结束，并且在E5, E6、E7阶段的轨迹也更加清晰。...结果表明，使用DrImpute插补“dropout”事件改善了使用Monocle和TSCAN进行伪时间推断的性能。 ? 图4.
在生命演进的过程中机体会随着时间的变化而产生不同的变化。...，但是从纵向来看随着时间的变化基因组的表达可能出现变化，从横向来看不同器官之间的基因组表达也截然不同，以此类推)而导致的。...# 红线表示Monocle2基于横纵坐标的关系拟合的变异期望值，为用于排序的基因是黑色，其他基因是灰色。...纵坐标是基因表达量的变异性（离散性）,横坐标是每个基因在所有细胞种的平均表达量。红线表示Monocle2基于横纵坐标的关系拟合的变异期望值，为用于排序的基因是黑色，其他基因是灰色。...相似表达模式的基因被分在同一个簇中。例如，图中有明显的两个主要聚类组，每组内的基因在发育过程中表现出类似的表达趋势。
它为理解生物过程中的细胞行为提供了强有力的工具。 Top3：Monocle Monocle于2014年推出，是一款专注于单细胞转录组数据分析的工具，特别是用于研究细胞发育轨迹和基因表达动态变化。...它通过“伪时间”（pseudotime）分析，帮助研究者理解细胞在发育过程中的进程。Monocle还提供了识别差异表达基因的功能，有助于揭示在特定发育阶段或细胞类型中起关键作用的基因。...亮点功能： 伪时间分析：Monocle能够通过伪时间分析方法，对单细胞数据进行排序，推断出细胞从一种状态到另一种状态的转变过程，帮助研究者理解细胞分化和发育的动态过程。.../monocle-release 适用场景： Monocle广泛应用于研究发育生物学、再生医学和肿瘤学领域，特别适合于探索细胞命运决定和发育过程中的基因表达变化。...亮点功能： 伪比对算法：kallisto利用伪比对（pseudoalignment）技术，通过直接将RNA-seq读段与转录本索引进行比较，大幅减少了计算时间。
前面的教程：拟时序分析就是差异分析的细节剖析，我们展现了一个表达量矩阵如何去走Monocle2分析，通常我们的表达量矩阵在seurat对象里面， 首先导出，然后构建Monocle2对象，过滤细胞，选择基因...但是拟时序的图中分支依然非常多。...接着尝试改变样本的影响，检索到了residualModelFormulaStr参数：A model formula string specify effects you want to exclude...可以看到拟时序的图中分支减少了很多，跟原文非常接近了。...在这篇文献中，作者一开始使用了seurat的CCA合并了WT和PYMT这两个样本的数据，而且他这里的拟时序分析是想得到一个WT和PYMT都适用的结果，所以必然要排除样本因素引起的干扰。
引言 在本指南[1]中，会展示如何利用Monocle 3软件和单细胞ATAC-seq数据来构建细胞发展轨迹。...TSS 富集、核小体信号评分以及基因组黑名单区域中的计数百分比，并使用这些指标帮助从数据集中删除低质量细胞。...构建轨迹的另一种方法是使用整个数据集，并为 Monocle 3 发现的不同细胞分区构建单独的伪时间轨迹。...3 构建细胞发育轨迹 可以通过 SeuratWrappers 包中的 as.cell_data_set() 函数将 Seurat 对象转换成 CellDataSet 对象，并利用 Monocle 3...根据的理解，造血干细胞是轨迹中其他细胞类型的起源，因此可以将这些干细胞设定为轨迹的起点。Monocle 3 提供了一个交互式工具，允许用户在图形界面中选择哪些细胞作为轨迹的起点。
)这个轨迹图中黑色的点就是我们要选择的基因，这个选择方式有很多，有时候可能是红线右上角。...这个细胞发育轨迹图，plot_ordering_genes画的图纵坐标是基因表达量的变异性，,横坐标是每个基因在所有细胞种的平均表达量。...p2 = plot_cell_trajectory(sc_cds, color_by = 'Pseudotime') p2 #伪时间（Pseudotime）图，可能代表细胞分化过程p3 = plot_cell_trajectory...图上的点颜色越深，时间越早，颜色越浅，时间越晚。可以理解为分化关系我觉得state是发育的不同阶段，数值越小越靠前。...这个就是从早期到晚期的一个过程celltype则可以看到具体的细胞类型在时间轨迹图上的分布。
中的差异分析过程非常灵活:您在测试中使用的模型公式可以包含pData表中作为列存在的任何项，包括Monocle在其他分析步骤中添加的列。...Monocle可以通过将具有相似趋势的基因分组来帮助你回答这个问题，这样你就可以分析这些基因组，看看它们有什么共同之处。Monocle提供了一种方便的方法来可视化所有伪时间相关的基因。...芭芭拉·特雷特琳和她的同事们在史蒂夫·奎克的实验室里进行了一项实验，他们从正在发育的老鼠肺中获取细胞。...使用一种特殊类型的热图，您可以可视化所有明显依赖于分支的基因的变化。这张热图同时显示了两种血统的变化。它还要求您选择要检查的分支点。列是伪时间中的点，行是基因，伪时间的开始在热图的中间。...当你从热图的中间读到右边的时候，你正在跟随一个伪时间谱系。当你读到左边时，另一个。
在单细胞转录组中，比较经典的分析内容：单细胞拟时序分析（轨迹分析），主要为了对复杂的细胞亚群进行异质研究，主要应用于干细胞及其后代，来绘制从多种祖细胞到完全分化细胞的进展情况。...目前已经有了多种方法进行研究，今天主要介绍的Slingshot分析软件。这篇文章发表时间是2018年，但是目前应用的人也是较多的。主要应用于细胞谱系和拟时序推断。...当这个单细胞图谱中的细胞发生转变时，会影响其转录丰度的变化，由一个时间变化的谱系关系决定。同时在发育过程中，有多种谱系关系存在，因此在不同的谱系关系中寻找这种复杂的发育关系是十分重要的。...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 MST 的最长路径对它们进行排序，在不同的分析方法中相对不是很稳定。...我们新颖的伪时同步主曲线方法将主曲线的稳定性和鲁棒性特性扩展到多个分支谱系的情况。归根结底，单细胞数据是高噪音、高维的，并且可能包含大量相互竞争的、相互交织的信号。
1.数据的准备1.1选择想要进行时间轨迹分析的seurat亚群,，并将亚群提取出来#走一遍seurat标准流程后，得到数据，提取亚群table( Idents(sce ))table(sce@meta.data...(cds1)$Cluster)#测试每个基因作为伪时间函数或根据指定的其他协变量的差异表达。...降维的目的是为了更好的展示数据。函数里提供了很多种方法,不同方法的最后展示的图都不太一样, 其中“DDRTree”是Monocle2使用的默认方法。...cds 伪时序的解读需要结合生物学意义plot_cell_trajectory(cds, color_by = "Cluster") #绘制一个或多个基因的表达作为伪时序...my_cds_subset=cds# 拟时序数据和细胞位置在pData 中head(pData(my_cds_subset))# 这个differentialGeneTest会比较耗费时间，测试每个基因的拟时序表达
目前拟时序分析最常用的方法 Monocle是由Trapnell实验室开发的，采用了无监督算法，将单个细胞按照拟时间排列在对应的轨迹上。...用户可以通过插件安装的方式获取Monocle功能，运行简单，无需编写R代码，操作界面十分友好。下面就为大家详细展示如何在SeqGeq™中获取Monocle以及使用它进行拟时序分析。...首先，可将细胞的每个群在Monocle树状图中展示出来。相似分化状态的细胞被聚到一起，每个分叉点代表一个可能的细胞命运的决策点。根据自己的实验背景，去判断哪个细胞群可能为分化起始点或终点。...Monocle安装方法 关联SeqGeq™ 将SeqGeq™与R安装的位置和SeqGeq™安装目录下 Plugin文件夹的位置进行关联，并将下载好的插件包中的Monocle.jar文件复制至关联的...安装Monocle 打开插件中包中How_to_Monocle PDF文件，复制安装命令至 R中进行安装。 ? R包安装完成后，重启SeqGeq™。
因为最近开始关注scRNA-seq的数据分析，就选择了这个领域，目前主要看的文章其实是关于Monocle的。...轨迹分析通识 01 我们知道细胞的分化发育是一个有方向的不可逆的过程，这个过程经常被比喻为昆仑山上的一湖水从山顶上奔涌下来，通过不同的支流流到太平洋中去。你可以想象吗？...时间已经来到这个时代，即人类已经可以把生命过程的研究推进到单细胞水平了。那么我们当然想知道一个细胞（或者一个组织的不同细胞）是怎样分化与发育的了。 轨迹分析本质上是一种排序分析。...03 在红色字体的网址中我得到了如下建议（当然是借助Google翻译了）： ■ 用于此任务的数据集 ■ 评估方法的度量标准 ■ 最先进的方法包括作为基线 ■ 用于存储和比较不同方法的轨迹和伪时间的最小信息...基本和Monocle的流程一样 最关键的 是最后两步： ① 确定轨迹的形状 ② 在轨迹中对细胞排序 下面作者逐步介绍了这些算法的细节。
而场景结构是不规则的，这使得每个图像像素的场景关联数量是不同的，因此我们提出一个简单有效的解决办法来统一所有cost volume的大小：排序并选择最佳的K个候选值，并将它们输入卷积神经网络进行稠密坐标回归...首先构造了测量2D查询像素和场景点相关性的cost volume，然后从cost volume中回归了查询图像的稠密坐标映射。...1.Cost Volume 构造 在Cost Volume中包括两个过程：场景相关和时间相关。...场景相关性量测了查询图像和场景点的相似度，而时间相关量测了检索图像像素与检索视频片段中相邻两帧的相似性论文在训练时只使用场景相关，在测试时融合两者。 1.1场景相关性 ? ?...另外还评估了相机轨迹，可以从图中看到，我们的单帧定位轨迹中包含一些异常值，而我们的视频定位能够去除大部分异常值。 ? 对DSM、SANet以及DSAC++等算法进行坐标映射可视化。
比如2024新发表的scVelo，就不再依赖于剪接信息，而是通过引入基因调控数据 ，提供更准确的细胞轨迹信息和伪时间推断结果。...拟时序分析可以帮助我们理解细胞在不同时间点或条件下的动态变化，识别细胞状态的转变过程，比如细胞分化、激活、增殖等。...恢复发育轨迹： 拟时序分析可以帮助恢复细胞发育轨迹，揭示细胞从干细胞到成熟细胞的分化过程。...通过构建细胞的发育轨迹图，可以将细胞按照它们在发育过程中的相似性进行聚类，进而研究发育过程中的关键转变和调控因子。...通过比较不同时间点或条件下的细胞表达模式，可以识别出响应于特定刺激的基因表达变化，并揭示其潜在的调控网络和信号通路。
，画个图就是 行格式v1 从图中可以看出，一条完整的记录可以分为「记录的额外信息」和「真实数据信息」两部分，4种行格式的不同也主要体现在「真实数据信息」这一部分。...因此使用UUID的方式插入记录花费的时间更长。 3.3 数据页自带的两条伪记录 实际上，InnoDB的设计者在InnoDB页中添加了两条伪记录，一条Infimum，一条Supremum。...如果我们执行下面这条查询语句 SELECT * FROM row_format_table WHERE id = 4; 最简单的办法就是遍历当前页面的所有记录，从Infimum记录开始沿着单向链表进行搜索...这就好比我们去学校找人，我们只知道他是几年级的（确定数据页），然后再问问每个班主任有没有这个人（数据页中的小组），而不是上来就直接遍历整个年级的所有人。...为了使这种方案最大程度上发挥它的检索效率（不能随便分组，毕竟一个数据页分成一个组或者每条记录独占一个分组跟遍历也没什么区别），所以InnoDB的设计者规定了如下分组方案： Infimum伪记录单独分成一个组
因此使用UUID的方式插入记录花费的时间更长。3.3 数据页自带的两条伪记录实际上，InnoDB的设计者在InnoDB页中添加了两条伪记录，一条Infimum，一条Supremum。...因为是伪记录，所以需要和User Records中的内容区分开，所以把这两条伪记录放在了一个叫做Infimum+Supremum的部分，见下图：图片最终在数据页中，用户记录的保存形式就成了这个样子：图片上图中我把真实数据信息中的主键...如果我们执行下面这条查询语句SELECT * FROM row_format_table WHERE id = 4;最简单的办法就是遍历当前页面的所有记录，从Infimum记录开始沿着单向链表进行搜索，...这就好比我们去学校找人，我们只知道他是几年级的（确定数据页），然后再问问每个班主任有没有这个人（数据页中的小组），而不是上来就直接遍历整个年级的所有人。...为了使这种方案最大程度上发挥它的检索效率（不能随便分组，毕竟一个数据页分成一个组或者每条记录独占一个分组跟遍历也没什么区别），所以InnoDB的设计者规定了如下分组方案：Infimum伪记录单独分成一个组
reductions：存储降维分析的结果，如PCA、t-SNE、UMAP的嵌入坐标。graphs：存储细胞之间的图结构，如最近邻图（KNN图）。commands：记录分析过程中运行的命令和参数。...，特别是从 meta.data 中获取特定列的数据。...3 monocle(cds)对象Monocle是一个用于单细胞转录组数据分析的R包，尤其擅长时间序列分析（如拟时分析）和细胞状态的轨迹推断。...Monocle对象是Monocle包中的核心数据结构，用于存储单细胞RNA测序（scRNA-seq）数据以及与其相关的元数据和分析结果。...CellDataSet 对象集成了表达矩阵、样本信息、基因注释和分析结果，能够支持从数据输入到结果输出的整个分析流程。
Monocle进行伪时间分析的核心技术是一种机器学习算法——反向图形嵌入 (Reversed Graph Embedding)。...一个细胞在生物过程的开始，从根开始沿着主干进行，直到它到达第一个分支。然后，该细胞必须选择一条路径，并沿着树移动越来越远，直到它到达一片叶子。一个细胞的假时间值是它返回根所需的距离。...，monocle只保存一些中间结果在对象中，需要用时再用这些中间结果转化。...选择不同的基因集，拟时分析的结果不同，实践中可以几种方法都试一下。...我们可以按一定的条件筛选基因后进行差异分析，全部基因都输入会耗费比较长的时间。建议使用cluster差异基因或高变基因输入函数计算。
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。...通过对细胞轨迹的分析，我们可以挖掘出细胞分化过程中经历的细胞类型变化、伴随发育过程变化的动态变化基因、祖细胞不同的分化命运等与生命发育息息相关的信息。...二、monocle3 进行细胞轨迹推断 文档：https://cole-trapnell-lab.github.io/monocle3/docs/trajectories/ #1 读取数据 getwd(...get_earliest_principal_node(cds)) cds_3d_plot_obj <- plot_cells_3d(cds_3d, color_cells_by="partition") 写在最后：有时间我们会努力更新的
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