拟时间分析（pseudotime）也就是 细胞轨迹分析（cell trajectory）的定义就是通过关键基因的表达，对细胞进行排序进而模拟出随着时间的进行，细胞的发育状态的改变。
那么问题来了～～
一.是如何选取基因集？
二.是如何排序？
三是如何找到状态改变点？是否有分支？
这些是拟时间分析类软件必须要解决的问题。Monocle2 是众多拟时间分析软件中比较流行的一款。它对于这三个问题的回答，简述如下：
第一个问题：如何选取基因集？
如果仅仅依赖于文献和教科书的“明星基因”，很有可能受到已有经验的限制。因此monocle采用dpFeatuer方法。就是是简单的找到tsne分群之后的差异基因。
diff_test_res <- differentialGeneTest(HSMM_myo[expressed_genes,], fullModelFormulaStr = "~Media")ordering_genes <- row.names (subset(diff_test_res, qval < 0.01))
第二个问题：
如何排序？选取分支？Monocle 2通过反向图嵌入方法，如下：
简单来说：
先降维，抓取主要特征，降低计算量，其次构建生成树，不断迭代直至收敛。选定一个节点作为根，每个细胞的伪时间计算为其沿树到根的最短距离，并根据主图自动分配其分支。
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