1.单细胞（细胞核）转录组分析
2.Seurat 4 源码解析 8: step4 QC可视化 VlnPlot()
3.FindVariableFeatures
4.快速将rmd文件转化为R纯代码文件，源码你喜欢吗？

单细胞（细胞核）转录组分析

       单细胞（细胞核）转录组分析是源码分子生物学领域的前沿探索，尤其在单细胞技术广泛应用的源码今天。然而，源码早期我在接触这项技术时，源码遇到了分析代码共享不足的源码串口蓝牙源码问题，这与学术界通常公开实验数据和源代码的源码惯例不符。为解决这个问题，源码我创建了这个专栏，源码分享核心分析代码，源码这些代码经过实践验证，源码可在我的源码玖防红源码Github（github.com/Richie-rider）找到。单细胞测序，源码如单细胞RNA测序（scRNA-Seq），源码通过高通量测序解析单个细胞的源码基因表达，揭示细胞间的异质性，对生物医学研究和精准医疗产生了深远影响。

       单细胞测序技术的复杂性体现在，例如，一个基因被认为是表达的，通常需要在万个读数中达到RPKM。在实际操作中，为了确保准确性和细胞类型的最强套装指标源码识别，需要考虑逆转录效率和环境干扰，这往往意味着需要收集更多的单个细胞。当前，市场上有多种单细胞测序平台，如XGenomics，而分析方法主要在Python（如Scanpy和Monocle 3）和R（如Seurat和Monocle 2/3）平台上发展和应用。

Seurat 4 源码解析 8: step4 QC可视化 VlnPlot()

       本文旨在深入解析Seurat 4.1.0版本中用于质量控制和可视化的VlnPlot()函数，为不同层次的用户提供全面理解。VlnPlot()函数是Seurat分析流程中的关键组成部分，帮助用户以可视化形式评估数据质量，从而为后续分析提供可靠依据。kafka集群配置源码下面，我们将逐步解析该函数的实现原理及用途。

       VlnPlot()函数的实现基于R语言，位于seurat-4.1.0/R/visualization.R:文件中。其核心逻辑简洁而高效，通过一个if语句判断新版本的split.by功能是否发生变化，根据实际情况返回ExIPlot()函数。这个函数不仅揭示了Seurat包在设计时注重用户友好性和错误提示的特性，也展现了其内部结构的复杂性。

       ExIPlot()函数则在文件中占据更多空间，定义在seurat-4.1.0/R/visualization.R:。心汐梦源码它主要调用了SingleExIPlot()函数，通过这个函数进一步细化表达与身份的可视化。SingleExIPlot()函数在代码的最后十几行中首次调用ggplot2库，展示数据可视化的过程。

       在解析过程中，我们还探讨了与VlnPlot()函数相关的其他函数，如DefaultAssay<-()、AutoPointSize()、InvertHex()、interaction()等，它们在数据处理、颜色生成、颜色反转、交互作用计算等不同环节发挥着关键作用。其中，AutoPointSize()函数用于自动调整散点图中点的大小，InvertHex()则提供了一种将颜色从进制转换为互补色的方法，进一步丰富了数据可视化的表现形式。

       本文还提到了一些R语言技巧，如如何控制函数参数改变时的提示显示次数、合理设置图形列数、自动获取差异尽可能大的颜色以及如何使用Scales库中的hue_pal()函数等。这些技巧对于提升R语言编程效率和数据可视化质量具有重要意义。

       总结而言，VlnPlot()函数是Seurat包中用于质量控制和可视化的强大工具，通过其内部实现逻辑和与之相关的辅助函数，为用户提供了一种高效、直观的方法来评估和理解单细胞转录组数据的质量。通过深入解析这些函数的实现细节，用户不仅可以更好地利用Seurat包进行数据分析，还能进一步提升数据可视化能力，为科学研究提供有力支持。

FindVariableFeatures

         单细胞文章层出不重，在重现文章数据的时候发现，有的文章提供的是处理后的单细胞矩阵，而不是原始counts。其中有的数据甚至是scaled data，这样我就有疑问：直接利用scaled data能否进行单细胞分析。

          单细胞数据进行分析主要有几个步骤：lognormalized，FindVariableFeatures，scaledata，PCA，FindClusters。其中，可以略过lognormalized和scaledata步骤，但是FindVariableFeatures用来发现高可变基因，似乎只有scaled data不能进行高可变基因的发现，且这一步的高可变基因用于后续PCA分析，也不能省略，因此我看了下FindVariableFeatures的源码（Seurat V3版本）：

          可以看到，高可变基因的获取是利用原始counts矩阵或者lognormalized data的j计算的，也就是说seurat作者认为scaled data来计算高可变基因可能是不准确的，因此文章只提供了scaled data是不能进行高可变基因的计算的。

          当然，会有好(tai)奇(gang)的人问了，我就是要用scaled data来运行FindVariableFeatures，会得到比较可靠的高可变基因吗？因此，我测试了下运用counts, lognormalized data, scaled data来进行高可变基因获取：

        可以看到，利用scaled data计算出来的高可变基因与counts,data计算出来的差别是很大的。

        那么没有高可变基因是不是就不能进行PCA等降维分析了呢？理论上当然不是，RunPCA可以自己指定基因来运行。

快速将rmd文件转化为R纯代码文件，你喜欢吗？

       在生物信息学领域，R语言因其在数据处理方面的优势深受青睐。初学者通常只需短短三五天就能掌握基础知识，但深入理解和实践则需要大量阅读和实践R包文档，这些文档通常以rmd文件的形式呈现，例如scReprtoier的Seurat教程，内容详尽且需要一步步跟随文档进行代码复制和运行，以理解如Interacting with Single-Cell Objects等技巧。

       实际上，每个rmd文件的背后都有对应的源代码，这些源代码在GitHub上很容易找到，例如在github.com/ncborcherding/...。然而，rmd文件的内容繁多，直接复制粘贴代码操作繁琐。有位团队成员推荐了一种方法，即使用knitr::purl将rmd文件转换为R纯代码文件，注释内容变为井号，便于在处理示例数据时直接运行，无需频繁粘贴。

       然而，这个转换方式引发了一个讨论：是选择自己逐个单元地从rmd文件中复制粘贴代码，通过逐步运行和理解来深入学习，还是利用knitr::purl快速转化为R代码更高效？这取决于个人的学习习惯和需求。我们欢迎您的参与，给出您的看法和选择。