Toolverse
Wszystkie skille

single-trajectory-analysis

autor: Starlitnightly

Analizuj trajektorie komórek i prędkość RNA za pomocą PAGA, Palantira i VIA w jednym przepływie pracy.

Instalacja

Wybierz klienta i sklonuj repozytorium do odpowiedniego katalogu skilli.

Instalacja

Szybkie info

Kategoria
Data Science
Wyświetlenia
10

O skillu

Umiejętność do analizy trajektorii rozwojowych komórek przy użyciu zaawansowanych metod wnioskowania lineażu. Łączy grafo-oparte podejścia (PAGA, Palantir, VIA) z obliczeniami prędkości RNA (scVelo, dynamo, latentvelo, graphvelo) w ramach ujednoliconego interfejsu ov.single.Velo. Pozwala na obliczenie pseudoczasu, wizualizację ścieżek rozwojowych, oszacowanie potencjału różnicowania oraz walidację kierunkowości lineażu poprzez porównanie wyników z różnych algorytmów.

Jak używać

  1. Przygotuj dane: załaduj obiekt AnnData z preprocessowanymi danymi ekspresji genów i przygotuj macierz sąsiedztwa za pomocą pp.neighbors.
  2. Uruchom PAGA: zastosuj tl.paga do obliczenia łączności klastrów, a następnie tl.draw_graph lub tl.umap z init_pos='paga' do wizualizacji topologii.
  3. Dodaj trajektorie: wybierz metodę (Palantir z ręcznie wybranymi komórkami startowymi, VIA z automatycznym lub zdefiniowanym przez użytkownika korzeniem, lub obie) i uruchom obliczenia pseudoczasu oraz prawdopodobieństw gałęzień.
  4. Oblicz prędkość RNA: zastosuj scv.pp.filter_and_normalize, scv.pp.moments i scv.tl.velocity do wygenerowania warstw prędkości, następnie przekaż je do VIA lub użyj scv.tl.latent_time do porównania.
  5. Użyj ujednoliconego interfejsu Velo: zamiast wywoływać każdy backend osobno, użyj ov.single.Velo z wybranym backendem (scvelo, dynamo, latentvelo lub graphvelo) do automatycznego przetworzenia i wizualizacji.
  6. Waliduj wyniki: porównaj pseudoczasy i kierunkowość między metodami, zweryfikuj wybór komórek startowych i przeanalizuj potencjał różnicowania dla wybranych komórek lub klastrów.

Podobne skille