作者，Evil Genius
最近见到了很多研究者，真的是不把单细胞轨迹分析当回事，拿到样本不定义直接跑monocle，这能对么？我看了都着急，基本理论要多多学习啊~~~，网上那么多教程，有甄别的看，不要盲目跑代码。
单细胞个性化分析之轨迹分析篇
理论知识不是本篇重点，简单介绍一下
轨迹分析主要基于以下3个步骤：
（1）基因筛选：寻找以“拟时”(即不只是嘈杂)方式变化的基因，并利用这些基因来构造数据。
（2）降低维度：一旦选择了用于细胞排序的基因，就会对数据进行降维处理。
（3）pseudotime对细胞排序：通过将表达数据投影到较低维空间，构建细胞间的分化轨迹。
基因筛选
构建的轨迹分析首先是要选择用于构建轨迹的基因，当然，选择轨迹分析时用到的基因有很多方法。
（1）离散度高的基因（monocle自带的方法，默认前1000）:缺点是a、基因是否与发育相关不清楚；b、不同细胞类型的发育选取的基因数量不可能一致；c、基因断层（即基因并不是连续变化）；d、软件并不能依据轨迹基因来判断细胞是否具有多种分化路径。
（2）Seurat[2]本身挑选高变基因的三种方法（vst、mean.var.plot、dispersion）:因为Seurat降维聚类的关系，Seurat选择的高变基因也可以用于做轨迹分析，但缺点也很明显a、基因是否与发育相关不清楚；b、不同细胞类型的发育选取的基因数量不可能一致；c、基因断层；d、Seurat本身挑选的高变基因基于样本整体，没有分化关系的也纳入了分析。
（3）如果背景很强，最好的解决方式是根据生物学背景选取发育的相关基因（例如采取多样本、多时间点的策略推断发育基因，a、对比不同时间相同细胞类型的基因变化关系。b、挑选表征分化关系的基因进行轨迹分析），缺点很明显，难度特别大。
（4）寻找细胞类型之间具有连续变化的基因，理论上这是最优的选择。
降低维度
降维方法除了在基础分析篇提到的线性降维PCA与非线性降维TSNE、UMAP之外，针对轨迹分析会有独特的降维方法。来了解一下轨迹分析软件用到的主流降维方式。
最后定义轨迹
2022年9月发表于nature的文章MYB orchestrates T cell exhaustion and response to checkpoint inhibition为了研究多潜能的 TPEX cells, 专门进行流式分选该细胞类型，在细胞注释的基础之上，分析细胞的分化潜能，分析软件Slingshot，人为指定轨迹的起点。
2022年8月发表于Nature Communications的文章Cellular taxonomy of Hic1+ mesenchymal progenitor derivatives in the limb: from embryo to adult也是专门研究间充质细胞（流式分选）的分化关系，分析软件URD,这个软件更夸张，不仅要人为指定时间的起点，还要指定发育的终点。
ScRNA-seq analyses define a mesenchymal cell progenitor hierarchy
2022年9月发表于Journal of experimental medicine的文章Helminth-induced reprogramming of the stem cell compartment inhibits type 2 immunity在做轨迹分析的时候，也是运用单细胞技术对epithelial lineage的细胞进行数据分析，定义的基础上运用软件Monocle3进行轨迹推断，人为指定发育的起点。
2022年8月发表于Science Advances的文章RSPO2 defines a distinct undifferentiated progenitor in the tendon/ligament and suppresses ectopic ossification在做轨迹分析的时候，只对定义好的mesenchymal cell clusters进行轨迹推断，软件Monocle2，并且人为指定时间的起点。
图片.png
2022年8月发表于Cell Reports的文章Transcriptomics, regulatory syntax, and enhancer identification in mesoderm-induced ESCs at single-cell resolution，也是对ESCs进行轨迹分析，软件monocle3，人为指定root。
图片.png
2022年8月发表于Kidney International的文章Urinary single-cell sequencing captures kidney injury and repair processes in human acute kidney injury也是在细胞注释的基础上，对kidney injury后的urinary tubular epithelial cells (TECs)进行轨迹分析（亚群轨迹分析），软件monocle3，人为指定root。
2022年7月发表于Nature Communications的文章A brain precursor atlas reveals the acquisition of developmental-like states in adult cerebral tumours仍然是先定义，不过这次是把所有细胞纳入进来轨迹分析，方法velocyto。
图片.png
但是真正在研究发育的时候，还是抽取有发育关系的细胞类型进行轨迹分析，分析方法URD。
2022年7月发表于Nature Communications的文章[Somatic cell fate maintenance in mouse fetal testes via autocrine/paracrine action of AMH and activin B也是针对有分化关系的细胞类型进行轨迹分析，分析软件monocle3，人为指定发育root。
2022年7月发表于Nature Communications的文章Single-cell analysis highlights differences in druggable pathways underlying adaptive or fibrotic kidney regeneration也是针对GMM细胞类型的亚群进行轨迹分析，也需要人为指定时间root，分析软件Slingshot。
2022年7月发表于Redox Biology的文章Dissecting the process of human neutrophil lineage determination by using alpha-lipoic acid inducing neutrophil deficiency model也是针对具体的细胞类型进行轨迹分析，软件monocle2.
图片.png
2022年7月发表于Redox Biology的文章Nox4 promotes endothelial differentiation through chromatin remodeling也是一样的，软件SlingShot，人为指定root。
2022年7月发表于Cell Reports的文章 Mesenchymal-epithelial interaction regulates gastrointestinal tract development in mouse embryos也是针对具体的细胞类型进行轨迹分析，根据取样时间确定root。
