细胞轨迹分析是常见的单细胞数据下游分析，根据细胞的表达情况对每个细胞进行排序，进而模拟预测出细胞的动态发育变化。常见的轨迹分析方法有拟时序分析（monocle2/monocle3）和RNA速率分析（RNAVelocity），但由于单细胞数据的复杂性，以及科研需求的个性化，各有优劣的上百种软件，到底哪一个才能更好的阐明实验结果？这里为大家推荐一款非常适合关注线性单细胞谱系发育的软件--- 天蝎座 SCORPIUS，各位老师一起来看看吧！
1.SCORPIUS原理简介
SCORPIUS是一款R包，通过单细胞转录组测序数据来推测细胞的线性发育过程。预印本发表链接是：SCORPIUS improves trajectory inference and identifies novel modules in dendritic cell development ，目前已有 67次引用。分析中，软件主要通过3步计算来预测细胞的发育轨迹：
图1 | 预测细胞发育轨迹
1.降维重聚类：计算相关距离，过滤掉离域值后多维缩放（spearman）；
2.计算通过 k 个聚类中心的最短路径，并使用主曲线算法迭代地将该路径拟合到数据，创建初始路径（principal_curve），并预测主曲线输出的细胞排序；
3.特征选择过程中，使用表达数据训练随机森林，计算每个基因的重要性。
最后，再根据每个细胞的假时间，以及筛选到的重要基因，对结果进行汇总，并展示出不同条件下细胞沿假时间的发育情况。
2.SCORPIUS分析方法
2.1降维聚类和假时间预测
首先从上游单细胞分析数据（RDS/h5seurat）提取表达信息，计算细胞间的相关距离（spearman），以及簇中心之间的euclidean距离。基于这个结果，我们可以进一步找到连接所有聚类中心的最短路径。
降维聚类和每个细胞的排序将会以图表的结果提供。部分示例见表1：time为细胞发育过程中的假时间排序（0~1），comp1~3 为缩放后细胞的空间位置。预测的线性发育时间也可以根据实际细胞类型或分组进行调整。
表1 | 细胞降维聚类和初始轨迹时间结果
2.2 筛选重要基因
其次，软件采用随机森林方法，计算并筛选出最重要基因，然后对结果进行BH矫正，获得在时间变化过程中的重要基因列表，后面将在可视化热图中展示。
表2| 筛选得到的重要基因表格
2.3 可视化绘图
最后，根据上一步筛选得到的重要基因，结合假时间趋势，以热图的形式展示出细胞的发育变化。我们也可提供自己感兴趣的基因单独展示，比如梯度发育阶段表达变化较大的基因，或者多种细胞类型的marker基因。
图2 | UMAP展示假时间变化趋势
图3 | 多维缩放后细胞空间位置
图4 | 重要基因、指定基因假时间趋势热图
而后，作者也在多种数据中对该软件进行了验证，结果都比较理想，说明该软件在单细胞的空间位置分布，以及细胞的轨迹预测，进而拓展至细胞的发育、分化或者复杂代谢背景的细胞功能识别中，都有较广泛的适用性。
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