发育轨迹分析是单细胞分析中比较常见的一种分析，旨在预测出细胞类型之间的发育关系，构建细胞的发育轨迹。常见的发育轨迹分析有很多，例如monocle2/3，RNAvelocity等。今天小编就来简单介绍一下我们在日常分析中的RNAvelocity流程。大家如果想了解RNAvelocity的原理，也可以参考一些网上的文章（RNAvelocityofsinglecells文献学习）话不多说，我们直接进入正题吧~1.软件安装在安装之前需要安装以下依赖包：condainstallnumpyscipycythonnumbamatplotlibscikit-learnh5pyclickpipinstallpy
上次的视频中已花费大量时间讲解过单样本分析的基本流程，所以这节课的学习需要有上节课的基础，希望大家按顺序观看。此次的内容较简单、篇幅也较小，代码与视频请看下文，测试数据集与代码存于文末链接之中。由于测试数据比较特殊，并没有展示出去批次的精妙之处，留一个悬念给大家吧，可以用自己的数据集测试一下。手把手教你做单细胞测序（四）——多样本整合（B站同步播出，先看一遍视频再跟着代码一起操作，建议每个视频至少看三遍）###########单纯的merge#################library(Seurat)library(multtest)library(dplyr)library(ggplot
4000+人次获取代码高级绘图这个系列已经出了10期了，最开始的出发点是想把用过的不错的代码整理出来，方便自己也帮助大家。从第1篇300+小伙伴领取代码，到第10篇500+小伙伴领取代码，这个系列累积已经有4000+人次免费获取代码了。image这些代码基本都是自己辛苦写起来的，有8篇左右的代码在我发布之前，网上很难看到同类型的单细胞绘图教程。每一篇教程不止有绘图部分，还会一步一步说明如何获取输入文件，如果直接把input给大家，图是画出来了，但不一定能迁移到自己的数据上面。这个系列应该会继续更新下去，以目前的更新速度。我开店了坦白讲，最开始写博客没想过盈利，我从18年就开始在简书上面写学习笔
书名：代码本色：用编程模拟自然系统作者：DanielShiffman译者：周晗彬ISBN：978-7-115-36947-5总目录第7章 细胞自动机1、目录7.1 什么是细胞自动机7.2 初等细胞自动机7.3 如何编写初等细胞自动机7.4 绘制初等CA7.5 Wolfram分类7.6 生命游戏7.7 编写生命游戏7.8 面向对象的细胞实现7.9 传统CA的变化2、复杂系统背后的核心原则在前一章，我们遇到了第一个模拟的复杂系统：群集。当时，我们简述了复杂系统背后的核心原则：一个复杂系统由许多个体元素组成，个体并行运作，相互之间存在短程关系，整体上表现出一些自发现象。复杂系统的功能和属性大于各部分
前面也测试过好几个画饼图的方法。最近看到在展示单细胞数据的时候，别人展示的这个不同层的比例挺好看的，看了一下，是宏基因组领域展示物种分类常用的工具：krona。所以，我们学习测试一下krona来如何做多层饼图。https://www.nature.com/articles/s41467-022-30963-8#Sec2#下面是宏基因组物种的展示。官方地址：https://github.com/marbl/Krona/releases/网上说的有windows版本也有linux版本，但是我看windows版本只有2.4有：https://github.com/marbl/Krona/releas
往期回顾：在前面的课程中我们已经进行过“单样本数据分析”、“多样本数据整合”、“细胞类型注释”等内容的学习，相信大家现在已经能够对单细胞测序数据分析流程及Seurat对象的基本结构拥有了一定的了解。这一讲主要带领大家进行组间差异的计算及可视化方法的学习，这部分内容能够帮助科研工作者直接证明该数据集的前期试验设计，从前期枯燥的数据预处理走向文章中的Figure！视频教程：保姆级教程《手把手教你做单细胞测序数据分析》（六）——组间差异分析及可视化（B站同步播出，先看一遍视频再跟着代码一起操作，建议每个视频至少看三遍）代码：测试数据与第四讲多样本整合相同：读入并检查数据library(Seurat)
单细胞分析（五）——数据整合和去批次为什么要进行数据去批次数据分次读入多个数据整合数据去批次处理数据质控去批次后数据分析后续分析参考文章为什么要进行数据去批次进行样本去批次（batchcorrection）是单细胞RNA测序数据分析的重要步骤之一。技术噪声和批次效应：单细胞RNA测序数据通常具有高度异质性，且在采样、实验操作、反应条件等多个环节中可能引入技术噪声和批次效应。这些因素会对测序数据质量产生影响，从而使得不同批次数据之间存在较大的差异。批次效应的干扰：不同批次数据之间的差异会掩盖真正的生物学差异，从而影响后续的分析结果。例如，在聚类分析中，如果没有进行批次校正，就很容易把来自不同批次
1.CellChat对象的创建、处理及初始化1.1使用Seurat对象创建CellChat对象1.2使用表达矩阵创建CellChat对象1.3设置配体受体交互数据库1.4表达数据的预处理2.细胞通信网络推断2.1计算通信概率并推断cellchat网络2.2提取推断的cellchat网络作为数据框架2.3在信号通路级别推断细胞-细胞通信2.4计算整合的细胞通信网络3.细胞通信网络的可视化3.1使用层次结构图、圆图或和弦图可视化每个信号通路3.2计算每个配体受体对整体信号通路的贡献，并可视化由单个配体受体对调节的细胞通信3.3自动保存所有推断网络的模块以进行快速探索3.4可视化由多个配体受体或信号
前言在前面的一讲内容里(单细胞测序数据进阶分析—《细胞通讯》2.1CellChat基础分析教程)我们已经给大家介绍了CellChat单样本数据处理的实操。本讲的内容主要向大家展示如何挖掘细胞通讯在不同组别中的差异。本次课程所涉及的代码、测试文件在公众号后台中回复“CellChat多组别分析”获取。后续的代码如果不出意外都会在西柚云服务器中演示（做生信，如果你还在为电脑配置而烦恼。网址：西柚云生信共享服务器）。视频教程单细胞测序数据进阶分析—《细胞通讯》2.2CellChat多组别分析往期回顾如果你还没学完基础课程，一定要跟着下面蓝色超链接的顺序走，每篇文章中的超链接要点开看（按顺序掌握自然没有
关键词随机取样细胞Downsamplecells分组随机选取细胞适用背景之前的博客提到，R语言处理大数据效率较低，耗时长，一种解决方案是可以转用Python语言流程，但如果对Python语言比较陌生，任务又急，那可以采用另一种方案——分组随机取样。尽管Seurat这个软件包功能极其强大，但是当细胞数达到几十万甚至上百万时，把常规流程跑一遍少则几天，多则几周，实在是极其消耗时间。而且有时吧，只是单纯想测试一下某些参数或者流程是否可用，如果用全数据集来测试实在有点浪费时间，所有可用考虑分组随机选取细胞数进行分析。主函数这里封装了一个函数sample_seob，以下是参数解释：objSeurat对象
