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本课程属于：003-单细胞与空间组学分析工程 生命科学与数字医疗 · 共 13 门相关课程，组合学习更完整。

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Monocle拟时序轨迹图解读实战

共计 30 章节

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课程简介与预备知识

课程目标 · 前置技能（R语言基础 · 单细胞基础）

课程简介预备知识

单细胞转录组测序技术概述

10x Genomics原理 · 原始数据格式 · 表达矩阵构建

单细胞转录组测序…Genomics

Cell Ranger数据处理

命令行运行 · 质量报告解读 · 常见问题处理

Seurat基本分析流程回顾

标准化 · 降维 · 聚类

Seurat基本分析流程回顾

拟时序分析概念与生物学意义

什么是伪时间？发育 · 分化 · 疾病进展中的应用

拟时序分析概念生物学意义

Monocle与Monocle 3介绍

历史版本 · 核心思想 · 适用场景对比

Monocle 3的安装与配置

Bioconductor安装 · 依赖包 · R环境测试

Monocle3的安装

数据导入与CellDataSet创建

从Seurat对象转换 · CSV/10x矩阵导入

CellDataSet数据导入

质量控制与标准化

过滤低质量细胞 · 基因筛选 · 标准化方法选择

质量控制标准化

高变基因选择与降维

HVG识别 · PCA降维 · ElbowPlot解读

高变基因选择降维

t-SNE/UMAP可视化

参数调优 · 颜色映射 · 结果解读

t-SNE/UMAP可视化

聚类分析（Leiden算法）

参数设置 · 分辨率选择 · cluster标记

Leiden聚类分析

轨迹推断基本原理

最小生成树 · DDRTree · learn_graph函数

轨迹推断基本原理最小生成树

orderCells函数与拟时序计算

根节点指定 · 序数排列 · 细胞排序

orderCells函数

根节点选择与分支点检测

先验知识引导 · 拓扑分析 · 分支点生物学解释

根节点选择分支点检测

分支表达分析（BEAM）

BEAM模型 · 分支特异基因 · 统计检验

BEAM分支表达分析

差异表达基因识别

拟时序相关分析 · 负二项模型 · p值校正

差异表达基因识别拟时序相关分析

拟时序热图绘制

基因趋势聚类 · 伪时间热图 · 模块划分

拟时序热图绘制基因趋势聚类

基因表达随拟时序变化趋势

平滑曲线展示 · 基因模块功能注释

基因表达随拟时序…平滑曲线展示

分支特异性基因分析

分支点上调/下调基因 · 通路富集

分支特异性基因分…分支点上调

结果验证与生物学注释

与已知marker对比 · GO/KEGG富集分析

结果验证生物学注释

使用Monocle 2进行拟时序分析

差异分析 · 分支分析 · 可视化对比

Monocle 2与Monocle 3对比

算法差异 · 接口异同 · 适用场景

多组数据整合后的拟时序分析

Harmony/CCA整合 · 批次校正 · 联合轨迹

多组数据整合后的…Harmony/CCA

拟时序分析在发育生物学中的应用案例

小鼠胚胎 · 神经发育

拟时序分析发育生物学

拟时序分析在疾病研究中的应用案例

肿瘤异质性 · 免疫细胞分化

拟时序分析疾病研究

常见问题与调试技巧

内存不足 · 收敛失败 · 分支不合理处理

常见问题调试技巧

结果报告与可视化优化

ggplot2定制图形 · 发表级图表制作

结果报告可视化优化

课程总结与进阶学习建议

未来方向 · 工具链推荐 · 社区资源

课程总结进阶学习建议

小鼠胚胎发育单细胞数据拟时序分析

实战项目小鼠胚胎发育单细…