怎樣使用monocle包進行pseudotime分析，針對這個問題，這篇文章詳細介紹了相對應的分析和解答，希望可以幫助更多想解決這個問題的小伙伴找到更簡單易行的方法。

monocle是一個專門用于分析單細胞轉錄組數據的R包，提供了聚類，pseudotime, 差異分析等多種功能。

這里主要介紹使用該R包進行pseudotime分析的步驟，可以分為以下5步

1. 讀取數據

monocle包有很多種讀取數據的方式，這里只展示了讀取Seurat中的對象的方法，代碼如下

#加載需要的R包
library(Seurat)
library(monocle)
#設置cellranger輸出結果目錄
input_dir<-"/scRNA/outs/filtered_gene_bc_matrices/GRCh48/"
#讀取數據
pbmc.data<-Read10X(data.dir=input_dir)
#創建Seurat中的對象
pbmc<-CreateSeuratObject(raw.data=pbmc.data,project="10X")
#將Seurat中的對象轉換為monocle識別的對象
cds<-importCDS(pbmc)

在monocle中，用CellDataSet這種class來存儲數據，示意如下

2. 預處理

代碼如下

cds<-estimateSizeFactors(cds)
cds<-estimateDispersions(cds)

第一行代碼用于評估每個細胞的sizefactor, 用于后續歸一化；第二行代碼計算基因的方差。

通過pData和fData兩個函數，可以查看基因和細胞的相關信息，示意如下

3. 篩選基因

篩選基因沒有一個固定標準，可以根據自己的需要靈活選擇，這里只展示其中一種

disp_table<-dispersionTable(cds)
unsup_clustering_genes<-subset(disp_table,mean_expression>=0.1)
cds<-setOrderingFilter(cds,unsup_clustering_genes$gene_id)

4. 降維分析

使用DDRTree的方法進行降維分析，代碼如下

cds<-reduceDimension(
cds,
max_components=2,
method='DDRTree')

5. psudotime分析

代碼如下

cds<-orderCells(cds)

運行之后，對于每個細胞，會給出一個pseudotime值，示意如下

可視化的代碼如下

plot_cell_trajectory(cds)

降維之后，在二維空間展示細胞pseudotime的分布，可以看到是一個樹狀結構，除了上述方法外，還可以根據pseudotime的值給細胞賦顏色，代碼如下

plot_cell_trajectory(cds,color_by="Pseudotime")

其實就是將fData中對應的列設置為顏色，如果想要觀察不同細胞亞型的分布，可以在fData中新增一列細胞對應的cluster ID, 然后用這一類來設置顏色。

對于pseudotime分析，我們需要明白它的基本輸入就是一張基因在細胞中表達量的表格，與細胞的聚類結果無關，只不過在可視化的時候根據聚類的結果填充了顏色而已。

總結

以上是生活随笔為你收集整理的怎样使用monocle包进行pseudotime分析的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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