在单细胞数据中模拟连续细胞状态和细胞命运选择的Palantir
palantir的Python项目详细描述
帕兰提尔
Palantir是一种沿着分化轨迹排列细胞的算法。Palantir将分化模型为一个随机过程，其中干细胞通过一系列低维表型流形向最终分化的细胞分化。Palantir有效地捕捉到细胞状态的连续性和细胞命运决定的随机性。Palantir被设计用来处理来自不同技术的多维单细胞数据，如质量细胞术和单细胞RNA序列。在
安装和依赖性
- 在
Palantir已经在Python3中实现，可以使用以下方式安装：
在$> pip install PhenoGraph $> pip install palantir - 在
Palantir依赖于pypi上可用的许多
python3包，这些依赖项列在setup.py中所有依赖项将使用上述命令自动安装
在 - 在
要卸载：
^{pr2}$ 在 - 在
如果您想确定基因表达趋势，请安装 R programming language and the R package GAM 。您还需要使用安装rpy2模块
$> pip install .['PLOT_GENE_TRENDS'] OR, $> pip install rpy2如果安装
rpy2时出现编译器错误，请尝试在env中链接编译器。示例：$> env CC=/usr/local/Cellar/gcc/xxx/bin/gcc-x pip install .['PLOT_GENE_TRENDS']其中
在x应替换为版本号 - 在
Palantir也可以与Scanpy一起使用。它完全集成到Scanpy中，可以在Scanpy的外部模块下找到（link）
在
用法
关于Palantir用法和单细胞RNA seq数据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/Palantir/blob/master/notebooks/Palantir_sample_notebook.ipynb
处理的数据和元数据
在手稿中生成的三个副本中，scanpy anndata对象可供下载：Rep1，Rep2，Rep3
每个对象都有以下元素
.X：过滤、规范化和对数转换的计数矩阵.raw：过滤的原始计数矩阵.obsm['MAGIC_imputed_data']：使用MAGIC的插补计数矩阵.obsm['tsne']：手稿中呈现的tSNE图，使用标度扩散组件作为输入生成.obs['clusters']：细胞聚集.obs['palantir_pseudotime']:Palantir伪时间排序.obs['palantir_diff_potential']:Palantir微分势.obsm['palantir_branch_probs']:Palantir分支概率.uns['palantir_branch_probs_cell_types']：分支概率的列名.uns['ct_colors']：手稿中使用的单元格类型颜色.uns['cluster_colors']：手稿中使用的簇颜色.varm['mast_diff_res_pval']：每个簇中差异表达的MAST p值.varm['mast_diff_res_statistic']：每个簇与其他簇中差异表达的MAST统计.uns['mast_diff_res_columns']：差异表达式结果的列名
与轨迹检测算法的比较
详细介绍Palantir与轨迹检测算法比较结果的笔记本可供使用here
引文
帕兰提尔手稿可从Nature Biotechnology获得。如果你在工作中使用Palantir，请引用我们的论文。在
@article{Palantir_2019,
title = {Characterization of cell fate probabilities in single-cell data with Palantir},
author = {Manu Setty and Vaidotas Kiseliovas and Jacob Levine and Adam Gayoso and Linas Mazutis and Dana Pe'er},
journal = {Nature Biotechnology},
year = {2019},
month = {march},
url = {https://doi.org/10.1038/s41587-019-0068-4},
doi = {10.1038/s41587-019-0068-4}
}
发行说明
版本1.0.0
版本0.2.6
版本0.2.5
- 与issue#28相关的修复。当识别终端状态时，生成重复值而不是唯一值。在
- 项目
标签：
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