R语言转录组拟时序分析
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简述信息一览：
拟时序分析
1、拟时序（pseudotime）分析，又称细胞轨迹（cell trajectory）分析，通过拟时分析可以推断出发育过程细胞的分化轨迹或细胞亚型的演化过程。
2、拟时序分析，即根据不同细胞亚群基因表达量随时间的变化情况，构建细胞谱系发育，但这里的时间并不是真时间，而是一个虚拟的时间，是指的细胞与细胞之间的转化和演替的顺序和轨迹。
3、常见的分析内容是找出能决定细胞状态的基因。什么是拟时序？拟时序是一种测量方式，表示的是一个细胞在某种转变过程中的“进展”，进展越少越接近原始细胞状态，进展越多越接近终点细胞状态。
4、拟时序分析指的是根据不同细胞亚群基因表达量随时间的变化情况，构建细胞谱系发育。这个时间并不是真的时间，而是一个虚拟的时序列，是指细胞与细胞之间的转化和演替的顺序和轨迹。
5、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。
NBIS系列单细胞转录组数据分析实战(八):拟时序细胞轨迹推断
第三步： 对细胞进行排序 学习描述细胞正在经历的生物过程的“轨迹”，并计算每个细胞在该轨迹内的位置。
实际上，每个细胞都是正在研究的转录过程中的一个瞬间。Monocle包是分析单细胞测序的工具。 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。
单细胞转录组数据分析在阐述多细胞生物发育与疾病进程方面已经开发了多种新的方法，如比较有名的轨迹推断（TI，trajectory inference）。
ICA又称为独立成分分析，在单细胞转录组学里面作为一种线性降维参与到单细胞转录组的分析中。
Monocle依靠一种叫做反向图嵌入的机器学习技术来构建单细胞轨迹 https：// 单细胞测序一般使用seurat分析，monocle分析seurat对象是需要进行一些处理。
转录组时间序列数据处理
1、第一步选择基因，首先，可以使用统计学程序来鉴定显著表达变化的基因；第二步选择变量，把随时间变化发生显著表达变化的基因进行聚类并且可视化。
2、在使用 Mfuzz 时首先应该进行数据标准化处理 ，可以使用类似于 FPKM 或者 TPM 的表达结果也可以使用 DESeq2 矫正后的结果进行比较分析，另外不支持值为0的数据，所以需要加上 pseudocount 。
3、作者根据富集靶基因的新转录RNA水平计算这些活性调节转录因子在每个细胞中的调控活性。通过将这些转录因子的调控活性投射到RNA velocity 流上，我们构建了一个针对不同类别转录因子的单细胞分辨率、时间分辨率的调控活性图谱。
4、数据质量控制：检查原始测序数据的质量，去除低质量的读段（reads）。序列比对：将质量控制后的读段与参考基因组或转录本数据库比对，以确定它们的位置。
5、首先，我们在SPSS里面导入Excel里面的一组测试数据用来做时间序列分析。在如图所示的对话框中“打开现有数据源”下面选择图示的excel文件。
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