Harmony是一个数据可视化、分析和解释跨离散时间点测量的scRNAseq数据的统一框架
harmonyTS的Python项目详细描述
和谐
Harmony是一个统一的框架，用于数据可视化、分析和解释跨离散时间测量的scRNA-seq数据点。和谐通过在连续时间点之间用最近邻来扩充kNN图的亲和力矩阵，构造了一个增广的亲和力矩阵。该算法还可以作为生成轨迹的直观依据，并可作为轨迹检测的辅助算子
安装和依赖性
- 在
Harmony已经在Python3中实现，可以使用以下方法安装：
在$> pip install harmonyTS $> pip install palantir - 在
和谐依赖于pypi上可用的
在python3包，这些依赖项列在setup.py中 所有依赖项将使用上述命令自动安装 - 在
要卸载：
^{pr2}$ 在 - 在
如果您想确定基因表达趋势，请安装R编程语言和R包GAM。您还需要使用安装rpy2模块
在$> pip install rpy2
用法
关于单细胞RNA序列数据的和谐用法和结果可视化的教程可以在这个笔记本中找到：http://nbviewer.jupyter.org/github/dpeerlab/Harmony/blob/master/notebooks/Harmony_sample_notebook.ipynb
{2和}的数据可用于探索^ 2}的手稿
引文
在我们的手稿中，Harmony被用于协调多个时间点的数据集，这些数据集描述了小鼠肠道内皮层的发育。这本手稿可在Nature查阅。如果你在工作中使用和声，请引用我们的论文。在
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