watermel__的博客

https://www.cnblogs.com/zhhfan/p/11344310.html

一. 聚类的连接聚类分析用于对细胞进行分组并确定数据集中存在的细胞类型，但是聚类本身并不能告诉我们有关这些组之间如何相互联系的任何信息。在存在多种分化细胞类型的发育背景下，这些关系是令人关注的。 这些关系的某些方面可以从降维空间里聚类的邻近程度或从分配的细胞类型的已知生物学中推断出来，但这主要是基于直觉而不是数据中的信息。在scRNA-seq数据中计算发育轨迹的计算方法一直是早期scRNA-seq生物信息学研究的重点。在之前大部分发育轨迹的的分析中，一般使用Monocle包为细胞构建伪时序。但是，像这样的

解决办法非常简单，只要在Anaconda Prompt中输入pip install scanpy[louvain] 即可，刚开始安装scanpy的时候直接使用的命令是pip install scanpy,会缺少louvain包。

https://mp.weixin.qq.com/s/6ZVTR3wpXrI2tdQpQEVwlQ

PAGA: graph abstraction reconciles clustering with trajectory inference through a topology preserving map of single cellsPAGA：图抽象通过生成单个细胞的拓扑结构并保存其映射来调节聚类和轨迹推断（在保留细胞图谱的基础上，完成细胞轨迹的推断，其实就是统一聚类和轨迹推断的空间结构）F. Alexander Wolf1 , Fiona K. Hamey2, Mireya Plass3,