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if (!require("BiocManager", quietly = TRUE))install.packages("BiocManager ")BiocManager::install("SingleCellSignalR") # 在BiocManager环境下安装SingleCellSignalR查看是否安装成功packageVersion("SingleCellSignalR") # 查看SingleCellSignalR版本
BiocManager::install("SIMLR") # 在BiocManager环境下安装SIMLRBiocManager::install("edgeR") # 在BiocManager环境下安装edgeR
library(SingleCellSignalR) # 载入SingleCellSignalR包library(SIMLR) # 载入SIMLR包library(edgeR) # 载入edgeR包
data(example_dataset, package = "SingleCellSignalR") # 提取example_dataset示例数据data = example_dataset # 赋值给datagenes = data$genes # 基因单独提取rownames(data) = genes # 给数据赋值行名data = data[,-1] # 删除第一列
clust <- clustering(data = data, n.cluster = 4, n = 10, method = "simlr", write = FALSE, pdf = FALSE)# 执行聚类分析，将输入数据进行聚类，设置簇数为4，迭代次数为10，使用simlr方法，不将结果写入文件，不生成PDF文件
class <- cell_classifier(data = data, genes = rownames(data), markers = markers(c("immune")), tsne = clust$TSNE, plot.details = TRUE, write = FALSE)# 输入数据、基因名称、标记物、使用的t-SNE结果、是否绘制详细图、是否将结果写入文件
cluster <- class$cluster # 从class对象中提取聚类结果向量c.names <- class$c.names # 从class对象中提取聚类名称移除未定义细胞data <- data[, cluster != max(cluster)] # 从数据中移除聚类结果为最大值的列tsne <- clust$`t-SNE`[cluster != max(cluster), ] # 从t-SNE结果中移除对应未定义细胞的行c.names <- c.names[-max(cluster)] # 移除未定义细胞对应的聚类名称cluster <- cluster[cluster != max(cluster)] # 移除未定义细胞对应的聚类向量值
clust.ana <- cluster_analysis(data = data, genes = rownames(data), cluster = cluster, c.names = c.names, write = FALSE) # 聚类分析执行细胞信号分析signal <- cell_signaling(data = data, genes = genes, cluster = cluster, c.names = c.names, write = FALSE) # 信号分析执行细胞间网络分析inter.net <- inter_network(data = data, signal = signal, genes = genes, cluster = cluster, write = FALSE) # 细胞间网络分析以上三个命令运行时间较长，请同学们耐心等待。visualize_interactions(signal) # 查看细胞间信号分析结果
visualize_interactions(signal, show.in=c(1,6))
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02 刚逃过“三花淡奶”又陷入“预制菜”！“NHANES最新数据+多变量回归”实锤：超加工食品会加重骨质疏松！不爱做饭的亲，注意咯！ |
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04 思路简直开挂，已经复现坐等毕业了！青岛大学的网络药理学研究咋就这么牛？看来“药” 做就做高级范，毕业才能so easy！ |
