简要内容
--拟时序分析的定义
--结果解读
--------做出结果（cluster、state）
--------确定起始点
--------做start····end的图（并且映射到tsne中又一个图）
--------热图和感兴趣的-单个基因的动力学变化趋势图
--做拟时序分析的适合的情况
--------细胞图谱
--------case control的特征转变
--------重编程或转变轨迹
--文章实例
--------little tips（遇到三叉口的拟时序分析两种方法）

首先做细胞注释（在project中有了，不再赘述）

一、拟时序分析是什么

通过构建细胞间变化轨迹预测细胞随时间的变化
模拟时间的细胞序列的分析
时序中细胞发生的变化
也不一定非要设置不同的时间段去做实验
细胞本身存在拟时序变化，细胞是有变化的，才可以做拟时序分析

二、结果解读

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主成分一和二，根据高可变基因进行排序，
每个点是一个细胞
左图按cluster排序，线就是进化轨迹
交点1、2，是有节点的（说明基因有表达量的差异）
右上按state排序，每个分叉一个state，一个表达模式
cluster：得到拟时序分析结果，将cluster映射到结果中
state：根据结果把每个分叉点做命名（表达模式不同），如下

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计算机没法判断起始点，要通过生物学意义（基因表达和功能）去确定起始点，
法一：比如一个case，一个control（对照组），一部分枝杈上case的细胞数多（control少），一部分的枝杈上control的细胞数多（case少），那么起点就是control，细胞由control向case转化

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法二：判断每个state或cluster中什么功能的细胞多，比如乃鹦鹉的到激活型的，，，，某个state中乃鹦鹉的细胞数目多，而另一个state中激活型的细胞数目多，则乃鹦鹉的那个state为起始点

判断起始点后，做下面这张图

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这图与上面的那个cluster映射的图一样的形状，但是下面这个图时根据外面认为的确定一个起始点，颜色越黑的是起始点，越黄，随时间越靠后，然后将这个时间顺序映射到tsne中去，黑色的细胞不断往浅色的细胞转换，

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时间顺序得到之后，接下来可以做热图和动力学变化趋势图

热图

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热图最左边到最右边就是从起始点到后面的这个动力变化过程中基因的表达量（基因变化趋势）变化（最右边那一列是基因名），左边那一列是将所有的基因分为了三块（三种表达模式），绿色、澄色、蓝色，比如绿色的表达模式，那些高可变基因的表达量逐渐减少（表达量多少的图是右边的那个标签，红色最多，蓝色最少），澄色的部分的表达量也是随着时间的流逝，细胞转化过程中，逐渐减少。蓝色的部分是逐渐增多。
还可以针对感兴趣的某个基因做单个基因在里面的变化趋势