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拟时（pseudotime）分析，又称细胞轨迹（cell trajectory）分析，根据不同细胞亚群基因表达量随时间的变化情况通过拟时分析可以来推断发育过程细胞的分化轨迹或细胞亚型的演化过程。并非一定要不同时间段做实验的结果，因为细胞本身存在拟时序变化，细胞是有变化的，可以做拟时序分析。 本期分享2020年的Nature Communications文章 Single-cell analysis reveals new evolutionary complexity in uveal melanoma中的拟时序分析结果图，常规可视化的基础上添加了树形图，更直观。  一 加载数据 R包 本次介绍monocle2进行拟时序分析 代码语言：javascript复制#BiocManager::install("monocle") library(monocle) #载入注释后的数据 load('pbmc_tutorial_singleR.RData') pbmc #An object of class Seurat #13714 features across 2638 samples within 1 assay #Active assay: RNA (13714 features, 2000 variable features) # 3 dimensional reductions calculated: pca, umap, tsne二 Monocle2分析 2.1 通过seurat结果导入数据 代码语言：javascript复制#Extract data, phenotype data, and feature data from the SeuratObject data |
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