命运2.0带来了扩散伪时间(DPT)类

set.seed（1）

扩散伪时间(DPT)是一种基于扩散过程转移概率的伪时间度量(Haghverdi et al. 2016)．

命运支持DPT除了创造的主要功能DiffusionMapS来自数据。

图书馆(命运)#加载命运…数据(郭)和示例数据图书馆(gridExtra)#我们还需要网格

DPT在实践中独立于扩散图:

票面价值（3月=代表（0，4）)图< -igraph：：graph_from_literal（数据-+“过渡概率”-+DiffusionMap,“过渡概率”-+DPT)情节（图,布局=igraph：：layout_as_tree,顶点。大小=50，顶点。颜色=“透明”，vertex.frame.color =“透明”，vertex.label.color =“黑”）

但是为了不把事情复杂化，在命运，你必须创造DPT对象从DiffusionMap对象。
(如果你真的只需要DPT，通过指定跳过扩散组件的创建N_eigs = 0）

dm < -DiffusionMap(郭)

##警告:as(， "dsTMatrix")自Matrix 1.5-0起已弃用;(。，## "TsparseMatrix") instead

dpt < -DPT(dm)

这样调用的结果对象将有三个自动选择的尖单元格。你也可以指定尖端单元格:

set.seed（4）dpt_random < -DPT(dm,提示=样本（ncol(郭),3 l))

不带参数的绘图结果是第一个根单元格的DPT:

待办事项:宽阔的地块

grid.arrange（情节(dpt),情节(dpt_random),ncol =2）

其他可能性包括来自其他技巧的DPT或由情节。DiffusionMap：

待办事项:宽阔的地块

grid.arrange（情节(dptcol_by =“DPT3”)，情节(dptcol_by =“Gata4”，朋友=冬青：：岩浆),ncol =2）

的DPT对象还包含基于尖端单元格和DPT的聚类，并且您可以指定从哪里绘制路径和到哪里:

情节(dpt根=2，paths_to =c（1，3.)，col_by =“分支”）

您可以进一步划分分支。首先像上面所做的那样简单地绘制分支颜色，然后确定您打算绘制的分支的编号，然后在后续的示例中指定它情节调用。为了更好地查看新分支，我们指定adcs参数从视觉上展开了所有四个分支。

情节(dptcol_by =“分支”，分=3.，dc =c（-1，-3.，2)，pch =20.）