一个软件开发费用多少 scRNA|R版CytoTRACE v2从0运行完成单细胞分化潜能掂量
CytoTRACE v2 在2024.03月发表在预印本Mapping single-cell developmental potential in health and disease with interpretable deep learning。V2 使用可透露性的AI算法来掂量单细胞RNA测序数据的细胞分化潜能。除了给出从0（分化）到1（万能）的贯穿发育潜能度量效力外一个软件开发费用多少，还凭据细胞的发育潜能进行分为6类：具有庸碌分化潜能的万能(totipotent)和多能(pluripotent)干细胞，到简略产生不同数目的卑劣细胞类型的 谱系鸿沟性多能细胞（lineage-restricted oligopotent），多能(multipotent)和单能(unipotent)细胞，再到最终的 分化（differentiated）细胞。
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相较V1的功能和表面的调动详见文献正文，在代码杀青上CytoTRACE v2中拆分为了R版块和Python版块，安设R版块的话无需建设python的环境，使用门槛大幅裁汰。
一 载入R包，数据
1，R包安设 及 科罚报错凭据https://github.com/digitalcytometry/cytotrace2?tab=readme-ov-file中的形势进行安设
上期跨度10，较上期下降18个点位，近5期跨度分别为25、24、34、28、10，本期预计跨度上升，关注跨度出现在21左右。
（1）使用devtools::install_github奏凯安设
小程序开发devtools::install_github("digitalcytometry/cytotrace2", subdir = "cytotrace2_r") library(CytoTRACE2)# 出现报错Using github PAT from envvar GITHUB_TOKENDownloading GitHub repo digitalcytometry/cytotrace2@HEADError in utils::download.file(url, path, method = method, quiet = quiet, : download from 'https://api.github.com/repos/digitalcytometry/cytotrace2/tarball/HEAD' failed（2）如果出现上述的报错，这技术只有将报错实质的“https://api.github.com/repos/digitalcytometry/cytotrace2/tarball/HEAD” 复制到网址搜索栏回车，就会下载一个文献tar.gz的压缩文献，然后咱们再土产货安设即可。
# 土产货安设remotes::install_local("./digitalcytometry-cytotrace2-6fe2bad.tar.gz", subdir = "cytotrace2_r", # 额外的 upgrade = F,dependencies = T)library(CytoTRACE2)library(tidyverse)library(Seurat)注：通达tar.gz压缩包不错看到作家分的python 和r 版块，是以这里需要使用subdir参数指定为cytotrace2_r 。
注：其他的github包出现类型报错也不错使用上述形势进行科罚，一般不需要勾引subdir 。
2，准备单细胞数据然后使用之前珍摄过的sce.anno.RData数据 ，为爽气资源，每种细胞类型立地抽取30%的数据。
load("sce.anno.RData")sce2@meta.data$CB <- rownames(sce2@meta.data)sample_CB <- sce2@meta.data %>% group_by(celltype) %>% sample_frac(0.3)sce3 <- subset(sce2,CB %in% sample_CB$CB) sce3# An object of class Seurat 二 CytoTRACE v2 分析
1，CytoTRACE v2 分析
该版块不错袭取单细胞对象 或者 单细胞矩阵的两种体式，物种不错是东谈主或者小鼠（默许）。本推文是使用 东谈主 的单细胞对象（sce3）进行cytotrace2分析的示例。
#######输入seurat 对象###########cytotrace2_result_sce <- cytotrace2(sce3, is_seurat = TRUE, slot_type = "counts", species = 'human', seed = 1234)cytotrace2_result_sceAn object of class Seurat 51911 features across 4202 samples within 1 assay Active assay: RNA (51911 features, 2000 variable features) 4 dimensional reductions calculated: pca, umap, tsne, harmony
输入的是单细胞对象，获取的亦然单细胞对象，软件开发公司且meta信息中包含了干系score的效力。
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其中CytoTRACE2_Relative为score的具体数值效力；CytoTRACE2_Potency为著述泉源提到的的六类效力。
注1：cytotrace2默许的是小鼠，是以需要指定species = 'human' ；如果是单细胞对象的话需要指定is_seurat = TRUE ；指定seed 浮浅后续的效力复现。。
2，CytoTRACE v2可视化（1）v2在 plotData
同cytotrace v1的可视化函数不通常，v2在 plotData函数中包装了一些常见的可视化效力 ，不错先设定待展示的表型（celltype） 。
# making an annotation dataframe that matches input requirements for plotData functionannotation <- data.frame(phenotype = sce3@meta.data$celltype) %>% set_rownames(., colnames(sce3))# plottingplots <- plotData(cytotrace2_result = cytotrace2_result_sce, annotation = annotation, is_seurat = TRUE)# 绘制CytoTRACE2_Potency的umap图p1 <- plots$CytoTRACE2_UMAP# 绘制CytoTRACE2_Potency的umap图p2 <- plots$CytoTRACE2_Potency_UMAP# 绘制CytoTRACE2_Relative的umap图 ，v1 p3 <- plots$CytoTRACE2_Relative_UMAP # 绘制各细胞类型CytoTRACE2_Score的箱线图p4 <- plots$CytoTRACE2_Boxplot_byPheno(p1+p2+p3+p4) + plot_layout(ncol = 2)
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（2）调理出图的作风，与V1接近（plotData函数中的代码）
FeaturePlot(cytotrace2_result_sce, "CytoTRACE2_Relative",pt.size = 1.5) + scale_colour_gradientn(colours = (c("#9E0142", "#F46D43", "#FEE08B", "#E6F598", "#66C2A5", "#5E4FA2")), na.value = "transparent", limits = c(0, 1), breaks = seq(0, 1, by = 0.2), labels = c("0.0 (More diff.)", "0.2", "0.4", "0.6", "0.8", "1.0 (Less diff.)"), name = "Relative\norder \n", guide = guide_colorbar(frame.colour = "black", ticks.colour = "black")) + ggtitle("CytoTRACE 2") + xlab("UMAP1") + ylab("UMAP2") + theme(legend.text = element_text(size = 10), legend.title = element_text(size = 12), axis.text = element_text(size = 12), axis.title = element_text(size = 12), plot.title = element_text(size = 12, face = "bold", hjust = 0.5, margin = margin(b = 20))) + theme(aspect.ratio = 1)图片
单细胞的许多可视化皆是不错使用ggplot2进行自界说的。更多ggplot2 的调理不错参考ggplot2 | 对于标题，坐标轴和图例的细节修改，你可能想了解,ggplot2|详解八大基本绘制因素,ggplot2|theme主题勾引，详解绘制优化-“锦上添花” 等 。
（3）细胞类型-箱线图除了p4自带的箱线图，也不错凭据需求自行绘制 scRNA分析|使用AddModuleScore 和 AUcell进行基因集打分，可视化
library(ggpubr)p1 <- ggboxplot(cytotrace2_result_sce@meta.data, x="celltype", y="CytoTRACE2_Score", width = 0.6, color = "black",#概括形状 fill="celltype",#填充 palette = "npg", xlab = F, #不流露x轴的标签 bxp.errorbar=T,#流露罪戾条 bxp.errorbar.width=0.5, #罪戾条大小 size=1, #箱型图边线的粗细 outlier.shape=NA, #不流露outlier legend = "right") #图例放右边 ###指定组比拟my_comparisons <- list(c("Epi", "un"), c("T", "un"),c("Myeloid", "un"))p1+stat_compare_means(comparisons = my_comparisons, method = "wilcox.test")图片
3，聚积monocle2 细目着手干系的掂量效力如故在metadata中了，不错在monocle2中绘制基于分化 score的效力，以此来匡助细目着手。
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参考贵寓：
[1]Mapping single-cell developmental potential in health and disease with interpretable deep learning
[2]Single-cell transcriptional diversity is a hallmark of developmental potential◆ ◆ ◆ ◆ ◆
悉心整理（含图PLUS版）|R话语生信分析，可视化（R统计，ggplot2绘制，生信图形可视化汇总）
RNAseq纯生信挖掘想路共享？不一个软件开发费用多少，主淌若送你代码！（提出保藏）
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