OmicShare Class 基迪奥生物信息在线课堂

温馨提示：请先登陆

基迪奥-L.L

金牌讲师

2020.11.18 B站直播拟时分析新思维——RNA velocity

拟时分析的本质是包含一条具有起点和终点的时间轴的细胞轨迹。时间轴的构建是在细胞轨迹的上，依据生物学先验知识来确定起点和重点完成的。细胞轨迹的构建则是通过细胞的表达量特征来完成的，主流方法有三种：（1）基于基因表达量的树图方法，经典软件是monocle和PAGA，以基因表达量动态变化来构建细胞轨迹；（2）无监督聚类，经典算法是UMAP，UMAP的聚类结果包含一条隐匿的时间轴，这也是今年文章中UMAP降维逐渐替代tSNE降维的一个原因；（3）基因的降解趋势和合成趋势，也就是今天我们会重点讨论的RNA velocity。

RNA velocity在近两年的文章中出现频率越来越高，这已经从侧面说明RNA velocity相较于monocle等软件有其固有的优势：①无需生物学背景的先验经验；②数据兼容性强；③接近单细胞水平的分析角度。

从以上优势不难看出，RNA velocity具有的独特视角和分析模式为细胞分化研究拨开了一层迷雾，在未来会得到更多的使用和优化。本周三，我们将与大家在B站再一起来细看RNA velocity，欢迎大家前来围观。

相关课程

推荐课程