单细胞时空激活组

想翻到手册的下一步，可下述载该velocyto管道的输入：loom file。

Step4 开始运行 scVelo

这一步，我们用到scVelo 来回复和三维 RNA 反应速度。scVelo是一个可扩展的方法包，能够并用剪接动力学开展 RNA 反应速度统计分析。

4.1 流媒体回传PDF

开始运行scVelo需要前面方法生成的PDF。但是，如果您想翻过前面的方法，也可以从这里流媒体所需要的回传PDF：

Filtered feature-barcode matrix .loom file: spliced/unspliced counts from velocyto Neutrophil Clusters exported from Loupe Browser Neutrophil UMAP exported from Loupe Browser

您还可以用到curl命令将PDF流媒体到您的服务器：

上头的命令将创建者一个名为input-files的书目，流媒体本手册所需要的PDF，并将PDF解压缩到该书目中都。在示意图的方法中都，我们将参看该书目的同方向来缺少回传PDF。

4.2 打开jupyter notebook并应运而生库

我们劝告用到Jupyter Notebook开展后续的可用，您可以在其中都交互式地探索函数和独有数据。

用到下述命令打开notebook：

然后，您可以将示意图的代码块复制并刷到您的notebook开展统计分析。在现阶段会话中都应运而生所需要的包：

Note：如果您开始运行上头的大部分来应运而生包并收到警告消息，例如“ModuleNotFoundError: No module named 'loompy'”，这意味着这些库没有重新安装。问参阅上头的“Step 2 准备 conda 状况”以缺少有关如何在具ymlPDF的状况中都重新安装这些包的指明。如果 conda无法正常开始运行，可以开始运行示意图的line以用到最新版本的pip重新安装程序,手动重新安装 Python 库：

我们还可以通过修改三维分设来自下定义插图颜色和较小：

4.3 应运而生乘积

接下来，将 Cell Ranger 过滤后的蛋白质表示乘积应运而生scVelo.

Neutro3p将输入示意图的内容：

Note：如果您用到 Seurat 过滤乘积，则可以用到Neutro3p = scv.readloom("./Neutro3pSeurat.loom")从 Seurat 写入.loom输入。本指南开头的替代方法大部分缺少了更多详细讯息。

4.4 应运而生空降兵和球面

接下来，从 Loupe Browser 应运而生空降兵和 UMAP 比如说（Step 1），以便我们在 scVelo 中都制作插图时可以用到这些讯息。

Neutro3p对象现在除此以外附加讯息：

4.5 应运而生堆砌/尚未堆砌counts

scVelo 需要在Step 3 中都用到velocyto得到尚未堆砌和堆砌的特异性本讯息。现在，我们将复制到velocyto输入并将这些counts新设到Neutro3p对象中都。

4.6 开始运行反应速度统计分析

写入所有必要的讯息后，我们可以处理方式独有数据集并缺少每个相应的潜在时长差值。

4.7 三维

统计分析完毕后，我们可以用到相异各种类型的图来三维反应速度结果。

(1) 我们可以三维 UMAP 比如说中都的反应速度，并通过从 Loupe Browser 导出的空降兵分配为单元制做：

(2) 我们还可以通过拉入期三维 UMAP 比如说的反应速度。拉入时长代表人细胞会的内部时计，近似于细胞会分化时经历的也就是说时长。

(3) 我们可以用到小提琴图来三维每个空降兵的潜在时长。结果与我们在上头两个图中都观察到的相反。

(4) 由于我们统计分析的是中都性上皮细胞会，因此，我们用到了在中都性上皮细胞会茁壮反复中都相异表示的蛋白质列表。我们绘图了这些蛋白质在每个细胞会中都的表示，并按照它们的拉入时长选取。

在上头的热图中都，细胞会按拉入时长选取（顶部栏，右侧为较新的细胞会）。尚未茁壮的中都性上皮细胞会标记蛋白质，例如 LTF 和 LCN2，在具较要到拉入时长的细胞会中都具较高的表示水平（黄色）。这声称我们的中都性上皮细胞会中都的特异性动力学与以前出版物中都的观察结果相反。

替代方法（用到 Seurat）

如果您已经在 Seurat 中都开展过统计分析，您还可以将您的 Seruat 对象应运而生到超高速统计分析中都。示意图我们将描述如何从 R 中都导出 Seurat 对象，然后将其应运而生 Python 开展反应速度统计分析。

假设 R 已经重新安装，并且standard Seurat processing已完毕。您可以用到 R 中都的下述函数将 Seurat 对象留存为.loomPDF：

然后可以用到scv.read_loom函数（替换sc.read_10x_mtx）将该 Seurat loom PDF写入到 scVelo 中都，如上头的方法 4.3 所示。

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