軌跡分析系列：
- 單細(xì)胞之軌跡分析-1：RNA velocity
- 單細(xì)胞之軌跡分析-2：monocle2 原理解讀+實(shí)操
- 單細(xì)胞之軌跡分析-3：monocle3
- 單細(xì)胞之軌跡分析-4：scVelo
slingshot包可以對單細(xì)胞RNA-seq數(shù)據(jù)進(jìn)行細(xì)胞分化譜系構(gòu)建和偽時(shí)間推斷羡洁。它利用細(xì)胞聚類簇和空間降維信息，以無監(jiān)督或半監(jiān)督的方式學(xué)習(xí)細(xì)胞聚類群之間的關(guān)系藕届，揭示細(xì)胞聚類簇之間的全局結(jié)構(gòu)母怜，并將該結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)換為由一維變量表示的平滑譜系锨用，稱之為“偽時(shí)間”构灸。
1. 將Seurat對象轉(zhuǎn)換成SingleCellExperiment對象
參考：Seurat對象惶凝、SingleCellExperiment對象和scanpy對象的轉(zhuǎn)化
演示數(shù)據(jù)集依然是熟悉的pbmc3k
再次提示：外周血的免疫細(xì)胞都是分化成熟的細(xì)胞峡继，是不適合拿來做軌跡分析的，這里只做演示匈挖。
library(Seurat)
pbmc <- readRDS("pbmc.rds")
pbmc.sce <- as.SingleCellExperiment(pbmc)
library(RColorBrewer)
2. 軌跡分析
運(yùn)行slingshot的至少需要兩個(gè)輸入文件：即細(xì)胞在降維空間中的坐標(biāo)矩陣和細(xì)胞聚類群的標(biāo)簽向量碾牌。
對于已經(jīng)做好注釋的數(shù)據(jù)，直接使用降維矩陣計(jì)算軌跡并把軌跡投射到降維圖上即可庄新。
library(slingshot)
library(SingleCellExperiment)
sim <- slingshot(pbmc.sce, clusterLabels = 'cell_type', reducedDim = 'UMAP')
sim
summary(sim$slingPseudotime_1)
plot(reducedDims(sim)$UMAP, col = brewer.pal(9,'Set1')[sim$cell_type], pch=16, asp = 1)
lines(SlingshotDataSet(sim), lwd=2, type = 'lineages', col = 'black')
幫助文檔：https://bioconductor.org/packages/release/bioc/vignettes/slingshot/inst/doc/vignette.html
