scMetabolism（https://github.com/wu-yc/scMetabolism）的核心方法是代谢活性分析。
核心函数：
countexp.Seurat<-sc.metabolism.Seurat(obj = countexp.Seurat,method = "AUCell",imputation = F,cores = 2,metabolism.type = "KEGG")
obj：是一个包含 UMI count 矩阵的Seurat对象。
method：支持 VISION（默认）, AUCell, ssgsea, 和 gsva四种方法。
imputation：允许使用者在代谢打分前选择是否插补数据。
ncores： 并行计算的线程数。
metabolism.type：支持 KEGG 和 REACTOME两个数据库, KEGG 数据库包含 85 个代谢通路，REACTOME 数据库包含82 个代谢通路。
为了提取代谢通路打分结果, 可以运行 metabolism.matrix <- countexp.Seurat@assays$METABOLISM$score。
气泡图：横轴为细胞类型，纵轴为代谢通路，气泡大小和颜色均代表经过以下处理后的分值。
特征图：颜色代表该通路对应的打分分值，颜色越红，分值越高
箱线图：横轴为细胞类型，纵轴为该通路的打分分值
《Spatiotemporal Immune Landscape of Colorectal Cancer Liver Metastasis at Single-Cell Level 》，作者以单细胞和空转技术研究结直肠癌肝转移的时空免疫景观，以scMetabolism分析了不同单核/巨噬细胞亚型的代谢通路，展示了不同亚型的异质性和独特生物学作用。
此外，用类似的方法分析并绘制了了MRC1+CCL18+巨噬细胞代谢基因平均表达水平和代谢通路打分中位值的热图。MRC1+CCL18+巨噬细胞具有免疫抑制作用并表现出强烈的代谢活性，新辅助化疗可以阻止这种状态，并恢复反应性患者的抗肿瘤免疫平衡。代谢通路分析为解析疾病过程提供了基础，为进一步寻找药物靶点提供了参考。
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