可行性分析
假设：
连续性 - 与clustering的假设正好相反
分支事件
特征的选择；距离的度量；
限定KNN的必要性；
MST构建；
主支的构建和简化；省略中间点；最短路径；
迭代处理所有分支；统计
投射所有细胞；使用longest branch
root the tree；
相对主线的深度的拓展
简化的ggtree；nodes center
下游分析
分支的显著性排列，节点数、深度；
branching driving factor
聚类比较
pseudotime比较
技术细节：
特征选择
drop out处理
outlier处理
拓展：
大规模测序应用，减少算法复杂度；
留好各种接口，便于个性化分析；
方便使用，提高引用率；
敏感性和特异性的平衡；