单纤维组学数据的拟线性表示方法
quasildr的Python项目详细描述
单细胞组学数据分析的拟线性数据表示
Quasildr是一个用于拟线性数据表示方法的python库。 它主要实现了两种方法，一种是拟线性数据表示，另一种是可视化 方法GraphDR和广义轨迹提取与推理方法^{str1}$StructDR（StructDR基于非参数岭估计）。Quasildr包是为 但支持单细胞组学分析 数据类型也是。在
安装
在此目录中运行pip install .或使用pip install quasildr。在
快速入门
为了了解这个包，我们建议您查看tutorials。我们以jupyter笔记本格式（您可以使用interacthttps://nteract.io/打开它们）或从jupyter笔记本呈现的html文件中提供它们。可视化效果很大，因此Github不允许预览，您需要先下载它。对于各种手稿示例，请查看Manuscript目录中的jupyter笔记本。在
作为最快的介绍，下面是一个运行这些方法的最小示例python代码段
#GraphDR importquasildr.graphdrimportgraphdrZ=graphdr(X_pca,regularization=500)#StructDRimportquasildr.structdrimportScmsZ=Z/Z[:,0].std()s=Scms(Z,bw=0.1,min_radius=10)T=s.scms(Z)
如果您正在分析单单元数据，您可以考虑使用 单细胞组学数据分析的图形界面Trenti。在
文件
请参阅完整文档here。对于quasildr中的两个主要方法GraphDR和StructDR（DR是指数据表示）的高级介绍：
图形-可视化和通用表示：
GraphDR是一种非线性表示方法
这保留了对相应线性空间的解释，同时能够很好地表示单元
像非线性方法一样的恒等式。与流行的非线性方法不同，GraphDR允许直接
通过应用公共线性变换对数据集进行比较。GraphDR还支持合并
通过图形构造进行复杂的实验设计（见手稿和./draft目录中的示例）。
GraphDR也非常快。它可以在5分钟（CPU）或1.5分钟（CPU）内处理150万个单元格数据集
可以轻松扩展到更大的数据集。
StructDR-置信集的灵活结构提取和推理：
StructDR基于非参数密度岭估计（NRE）。StructDR是一个灵活的框架
用于单细胞数据的结构提取，统一了聚类、轨迹和曲面估计
通过将这些问题归结为识别0、1和2维密度脊。StructDR还支持
基于数据自适应确定脊线维数。当与PCA等线性表示一起使用时，
StructDR允许推断密度脊位置的置信集。例如，这允许，
估计提取的发展轨迹的不确定性。
命令行工具
我们还提供命令行工具来运行这些方法，而无需编写任何代码。基本的单细胞数据预处理选项在run_graphdr.py中提供，尽管我们通常建议使用scanpy或Seurat等专用软件包对单细胞数据进行预处理，以选择高度可变的基因并在提供给GraphDR之前进行标准化。您可以添加-h选项来访问每个工具的帮助信息。在
- 跑_图形复制在
- 跑_结构py在
python run_structdr.py --bw 0.1 --automatic_bw 0 --input ./example/Dentate_Gyrus.spliced_data.gz.dim50_k10_reg500_n4t12_pca_no_rotation_log_scale_transpose.graphdr.small.gz --anno_file ./example/Dentate_Gyrus.anno.small.gz --anno_column ClusterName --output ./example/Dentate_Gyrus.spliced_data.gz.dim50_k10_reg500_n4t12_pca_no_rotation_log_scale_transpose.graphdr.small.gz
图形界面-Trenti
我们开发了一个用于单细胞数据可视化和探索性分析的基于web的图形用户界面Trenti，支持GraphDR、StructDR、常见的降维和聚类方法，并提供了一个三维可视化界面和一个基因表达探索界面。在
要使用Trenti，您需要安装其他依赖项：
pip install umap-learn dash==1.9.1 dash-colorscales networkx
有关详细信息，请参见./trenti/README.md。对于快速入门示例，请运行
python ./trenti/app.py -i ./example/Dentate_Gyrus.data_pca.gz -f ./example/Dentate_Gyrus.spliced_data.gz -a ./example/Dentate_Gyrus.anno.gz --samplelimit=5000 --log --mode graphdr然后在浏览器中访问{
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