单细胞聚类和轨迹推断是生物信息学中用于研究细胞分化过程的重要工具。
单细胞聚类是指将具有相似表达特征的单个细胞分组在一起,形成不同的细胞群体。这可以通过计算每个细胞与所有其他细胞之间的距离,并使用聚类算法(如层次聚类、K-means聚类等)将它们分组来实现。通过这种方式,我们可以识别出在转录水平上具有相似性的细胞群体,这些群体可能代表了不同的细胞类型或状态。
而轨迹推断则是在单细胞数据的基础上,进一步推测细胞从一种状态转变为另一种状态的路径。这种方法通常假设细胞沿着一个潜在的连续空间进行动态变化,且这个变化过程可以被基因表达的变化所反映。通过计算每个细胞在这个潜在空间中的位置,我们可以推测出细胞从一种状态转变到另一种状态的轨迹。
这两种方法常常结合使用,先通过聚类分析识别出不同的细胞群体,然后通过轨迹推断探索这些群体之间的关系,以及细胞如何从一个状态转变为另一个状态。这种分析对于理解细胞分化、疾病发展等生物学过程具有重要意义。