几年前的学徒重新找到了我，想重新开启单细胞数据分析的学习，所以我安排了一个简单的公共数据集，就2个分组，而且是肿瘤免疫相关的。
文章是：《Defining the emergence of myeloid-derived suppressor cells in breast cancer using single-cell transcriptomics》，数据集是：GSE139125
但是学徒好不容易学会了降维聚类分群后却在拟时序上面卡壳了：
在拟时序上面卡壳了
我看了看学徒发给我的PPT，确实这个拟时序图跑的像蜈蚣：
拟时序图跑的像蜈蚣
因为这个学徒比较优秀，所以我没有过多指点，解决是告诉她需要在在reduceDimension的时候去除了样本影响，然后她自己就找到了residualModelFormulaStr参数，并且成功解决了这个问题。
前面的教程：拟时序分析就是差异分析的细节剖析，我们展现了一个表达量矩阵如何去走Monocle2分析，通常我们的表达量矩阵在seurat对象里面， 首先导出，然后构建Monocle2对象，过滤细胞，选择基因，然后降维的时候选择默认DDRTree算法即可。但是我的教程没有考虑到大家各自实战时候可能遇到的困难，比如这个样本影响。
下面我们一起来看看学徒的解决方案
正常情况下，我给大家的代码是：
代码语言：javascript复制###-----------4.推断轨迹，并按照拟时序给细胞排序
cds <- reduceDimension(cds,
max_components = 2,
num_dim = 6,
reduction_method = 'DDRTree',
verbose = F) #是否打印进度条
cds <- orderCells(cds) #起点是包含WT最多的分支
#简单绘图
###-------1.拟时图根据state着色
plot_cell_trajectory(cds, color_by = "State")
学徒做的第一个尝试是改变dim的个数， 但是拟时序的图中分支依然非常多。实际上，num_dim的取值我尝试了2,3,10,20,30,50这几个，都没有减少杂乱的分支 。
接着尝试改变样本的影响，检索到了residualModelFormulaStr参数：A model formula string specify effects you want to exclude when testing for cell type dependent expression。简而言之就是减少其他因素影响，比如不同样本，不同批次。
代码如下所示：
代码语言：javascript复制cds <- reduceDimension(cds,
max_components = 2,
num_dim = 6,
reduction_method = 'DDRTree',
residualModelFormulaStr = "~orig.ident", #去除样本影响
verbose = F)
cds <- orderCells(cds) #起点是包含WT最多的分支
#简单绘图
###-------1.拟时图根据state着色
plot_cell_trajectory(cds, color_by = "State")
如下所示：
拟时序的图中分支减少了很多
可以看到拟时序的图中分支减少了很多，跟原文非常接近了。样本的影响为什么会这么大呢？
在这篇文献中，作者一开始使用了seurat的CCA合并了WT和PYMT这两个样本的数据，而且他这里的拟时序分析是想得到一个WT和PYMT都适用的结果，所以必然要排除样本因素引起的干扰。
其实github上有人提问了如何控制monocle分支的问题，但是目前并没有人回答。https://github.com/cole-trapnell-lab/monocle-release/issues/377
今晚九点直播分享这个文章
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持续两百次，欢迎保留这个链接，随时参与。原则上每周至少五次单细胞单细胞，但是最近学徒不够用了，导致我们的两百次目标有点遥遥无期。
但是今晚，这个学徒会分享这个文献，《Defining the emergence of myeloid-derived suppressor cells in breast cancer using single-cell transcriptomics》，数据集是：GSE139125
大家也可以自己先处理它，跟学徒对比，腾讯会议直播互动交流提问。
