scSTEM：单细胞数据的聚类与伪时间序分析

"scSTEM: 分析伪时间顺序的单细胞数据聚类方法" 这篇文档主要介绍了scSTEM，这是一个专门针对伪时间顺序排列的单细胞数据进行聚类分析的工具。在单细胞转录组学领域，研究焦点往往集中在如何将细胞分群至不同的细胞类型，或模拟细胞发育和分化的过程轨迹。尽管已有一些方法如scLM和GPseudoClust被开发用于在细胞类型内部对基因进行聚类，但它们并未充分利用来自时间序列scRNA-Seq研究或轨迹推断方法提供的动态信息。 单细胞RNA测序（scRNA-Seq）数据的一个独特优势在于，即使只有少量或单一时间点的数据，也能提取出详细的动态信息。这种被称为“伪时间”排序的方法能够重建细胞沿多个分支和路径的细胞演化轨迹。对于这些重建的轨迹，一个关键问题就是识别哪些基因在沿着这个伪时间轴被重新激活或抑制。 scSTEM方法正是为了回答这个问题而设计的，它结合了细胞的群体结构和时间序列信息，不仅对细胞进行聚类，还能揭示基因表达模式随细胞状态变化的规律。通过这种方法，研究人员可以更好地理解细胞分化过程中的基因调控网络，探索关键基因在细胞命运决定中的作用，以及在疾病进展或治疗反应中的潜在影响。 该方法的应用包括但不限于以下几个方面： 1. **细胞分群**：scSTEM能够识别不同阶段或状态的细胞群，帮助定义细胞亚型。 2. **基因动态分析**：通过分析基因在伪时间轴上的表达变化，可以揭示基因在细胞分化过程中的表达模式。 3. **细胞轨迹推断**：结合时间序列数据，scSTEM可以构建细胞发展的连续路径，提供关于细胞状态转换的直观理解。 4. **疾病研究**：在疾病模型中，这种方法可以帮助识别疾病进展的关键基因和通路，为药物靶点的发现和治疗策略的设计提供依据。 5. **生物学机制探究**：scSTEM有助于揭示基因调控网络的动态变化，深入理解细胞命运决定的分子机制。 scSTEM是单细胞数据分析的重要工具，它结合了细胞聚类和动态变化分析，为理解细胞分化、发育以及疾病过程提供了新的视角和强大的计算手段。通过对单细胞数据的深入挖掘，scSTEM有助于科学家们在细胞水平上揭示生命过程的复杂性和精细调控。