18年nature发了一篇单细胞方法类文章，讲得就是如何利用RNA velocity来做细胞发育路径的推断。
RNA速度详细显示了神经元和其他的细胞如何在大脑发育和成熟时获得它们的特定功能。我们特别兴奋的是，这种新方法有望协助揭示出大脑通常如何发育，同时也为破解人类大脑发育障碍（比如精神分裂症和自闭症）中发生的问题提供线索。 ---卡罗林斯卡医学院分子系统生物学教授Sten Linnarsson
RNA丰度是单个细胞状态的有力指标。单细胞RNA测序可以定量、准确、灵敏、高通量地揭示RNA丰度。然而，这种方法只能在某个时间点捕获静态快照，这对分析胚胎发生或组织再生等随时间变化的现象提出了挑战。在这里，我们证明了RNA的速率——基因表达状态的时间导数——可以通过区分普通单细胞RNA测序中未剪接和剪接的mrna来直接估计。RNA速率是一种高维的载体，可以在数小时的时间尺度上预测单个细胞的未来状态。我们在神经嵴谱系中验证了它的准确性，展示了它在多个已发表的数据集和技术平台上的应用，揭示了发育中的小鼠海马的分支谱系树，并检测了人类胚胎大脑中的转录动力学。我们期待RNA速度将极大地帮助分析发育谱系和细胞动力学，特别是在人类。
在发育过程中，分化发生在数小时至数天的时间尺度上，这与典型的mRNA半衰期相当。初生(未剪接的)和成熟(剪接的)mRNA的相对丰度可以用来估计基因剪接和降解的速率，而不需要进行代谢标记，如 bulk显示的那样。我们推断在单细胞RNA测序(RNA-seq)数据中可以检测到类似的信号，并可以揭示动态过程中整个转录组的变化速率和方向。
所有常见的单细胞RNA-seq协议都依赖于 oligo-dT 引物来富集聚腺苷酸化的mRNA分子，检测基于SMART-seq2的单细胞RNA-seq数据集C1, inDrop和1 10x Genomics Chromium protocols，我们发现15-25%的reads包含未剪接的内含子序列。单细胞水平(~20%) 与bulk4中先前的观测结果一致（14.6%)。大多数这样的读数来自于内含子区域内的二次启动位置基因组铬文库，我们还发现了大量不一致的启动从更常见的内孔- polyt序列，这可能是在PCR扩增过程中，通过对第一链cDNA引物产生的。
为了量化前体的abun- dance与成熟mRNA之间的时间依赖关系，我们假设了一个简单的转录动力学模型，其中剪接mRNA丰度(RNA速度)的一阶导数由未剪接mRNA产生的剪接mRNA与mRNA降解的平衡决定。在动态过程中，转录速率的增加导致unspliced mRNA的快速增加,其次是增加subse——quent拼接mRNA，直到达到一个新的稳定状态。
- a 剪接计数和未剪接计数是通过包含内含子序列的单独计数读数来估计的。对于基于唯一分子标识符(UMI)的协议，与给定分子相关的多次读取被分组(带有星号的方框)。饼状图显示了未拼接分子的典型部分。
- b 转录模式的动态,捕捉转录(α),拼接(β)和降解率(γ)参与生产unspliced (u)和拼接(s) mRNA的产物。
- c 模型的解决方案b作为时间的函数,显示unspliced和拼接动力学反应步骤中α的变化。
- d ，相图显示与c相同的解(固体曲线)。稳定状态不同的转录率α值落在坡的对角线γ(虚线)。未剪接的mRNA水平高于或低于这个比例表示增加(红色底纹)或分别减少(蓝色底纹)基因的表达。24小时内小鼠肝脏中环状rna相关基因的剪接(s)和非剪接(u) mrna的丰度。未剪接的mRNA可预测下一次剪接的时间点。
- f，g 观察到一对环状驱动基因的相位图:Fgf1 (f)和Cbs（g）。每个点的昼夜节律时间用时钟符号表示(与e中的对应)。冲对角线显示了稳定的关系,为预测的γ
- h，表达状态在未来时间t的变化，如模型预测的那样，显示在前两个主要成分(PCs)的空间中，概括了沿着昼夜节律周期的进展。每个圆圈显示观察到的表达式状态，箭头指向未来状态的位置，从速度估计中推断出来。
原理优点复杂，用法很简单，安装完之后（velocyto.py||install） 按照官网示例教程一步一步走下去就好了。
提供了R语言版的和Python版的，可以根据自己的喜好来安装使用。
代码语言：javascript复制Usage: velocyto [OPTIONS] COMMAND [ARGS]...
Options:
--version Show the version and exit.
--help Show this message and exit.
Commands:
run Runs the velocity analysis outputting a loom file
run10x Runs the velocity analysis for a Chromium Sample
run-dropest Runs the velocity analysis on DropEst preprocessed data
run-smartseq2 Runs the velocity analysis on SmartSeq2 data (independent bam file per cell)
tools helper tools for velocytovelocyto velocyto-notebooks RNA velocity of single cells velocyto.py||install RNA velocity | RNA速率 Nature：测量RNA速度可预测单个细胞的未来状态和最终命运 What happens to the mRNA after it has completed its job at the ribosome and the protein has been released? Database for mRNA Half-Life of 19 977 Genes Obtained by DNA Microarray Analysis of Pluripotent and Differentiating Mouse Embryonic Stem Cells Messenger RNA Half-Life Measurements in Mammalian Cells
