miloR项目常见问题解决方案

miloR项目常见问题解决方案

miloR R package implementation of Milo for testing for differential abundance in KNN graphs 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/mi/miloR

1. 项目基础介绍和主要编程语言

项目介绍：
miloR是一个R语言开源项目，用于在单细胞数据集上执行基于KNN图（k-nearest neighbor graph）的差异丰度分析。它是Milo方法在R语言的实现，该方法可以有效地识别单细胞数据中的差异表达基因。

主要编程语言：
R语言

2. 新手常见问题及解决步骤

问题一：如何安装miloR？

解决步骤：

• 首先，确保你已经安装了R语言环境。
• 使用以下R代码安装Bioconductor版本（推荐稳定安装）：

  if (requireNamespace("BiocManager", quietly = TRUE))
      install.packages("BiocManager")
  BiocManager::install("miloR")
  

• 如果你需要安装开发版本，可以使用以下代码：

  devtools::install_github("MarioniLab/miloR", ref="devel")
  

问题二：如何加载miloR包并在模拟数据集上运行示例？

解决步骤：

• 加载miloR包：

  library(miloR)
  

• 使用内置的模拟数据集运行示例：

  data(sim_trajectory)
  milo_meta <- sim_trajectory$meta
  milo_obj <- Milo(sim_trajectory$SCE)
  milo_obj <- buildGraph(milo_obj, k=20, d=30)
  milo_obj <- makeNhoods(milo_obj, k=20, d=30, refined=TRUE, prop=0.2)
  milo_obj <- calcNhoodDistance(milo_obj, d=30)
  milo_obj <- countCells(milo_obj, samples="Sample", meta_data=milo_meta)
  milo_design <- as.data.frame(xtabs(~ Condition + Sample, data=milo_meta))
  milo_design <- milo_design[milo_design$Freq > 0, ]
  rownames(milo_design) <- milo_design$Sample
  milo_design <- milo_design[colnames(nhoodCounts(milo_obj))]
  milo_res <- testNhoods(milo_obj, design=~Condition, design_df=milo_design)
  head(milo_res)
  

问题三：如何在miloR中指定对比组进行差异丰度测试？

解决步骤：

• 构建一个设计矩阵，其中包含你的实验条件和样本信息。
• 使用testNhoods函数时，指定设计矩阵中的条件变量进行差异丰度测试。
• 例如，如果你有两个条件A和B，你的设计矩阵应该像这样：

  milo_design <- as.data.frame(xtabs(~ Condition + Sample, data=milo_meta))
  milo_design <- milo_design[milo_design$Freq > 0, ]
  rownames(milo_design) <- milo_design$Sample
  milo_design <- milo_design[colnames(nhoodCounts(milo_obj))]
  

• 然后进行差异丰度测试：

  milo_res <- testNhoods(milo_obj, design=~Condition, design_df=milo_design)
  

通过以上步骤，新手可以顺利开始使用miloR进行单细胞数据的差异丰度分析。

miloR R package implementation of Milo for testing for differential abundance in KNN graphs 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/mi/miloR