空间转录组学工具SpaCEXR安装与配置完全指南

空间转录组学工具SpaCEXR安装与配置完全指南

spacexr Spatial-eXpression-R: Cell type identification (including cell type mixtures) and cell type-specific differential expression for spatial transcriptomics 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/sp/spacexr

SpaCEXR是一个基于R语言的开源项目，专为处理空间转录组学数据设计。它提供细胞类型识别（包括细胞类型混合）以及特定于细胞类型的差异表达分析功能。本指南旨在帮助初学者顺利完成SpaCEXR的安装与配置，让你即便对开源项目和R语言不熟悉也能轻松上手。

项目基础介绍与编程语言

项目名称: SpaCEXR
主导语言: R
项目亮点: 支持细胞类型鉴定(RCTD)与差异表达分析(C-SIDE)，特别适用于Slide-seq、Visium和MERFISH等不同分辨率的空间转录组数据。

关键技术和框架

SpaCEXR依赖R强大的统计计算能力，利用了R中的多个库来实现其高级算法。主要关键技术包括但不限于：

• RCTD: 实现单细胞或细胞类型混合的分配至空间点。
• C-SIDE: 检测沿用户定义轴的差异表达，支持复杂的区域和条件比较。
• 非参数方法: 在某些场景下，如MERFISH数据处理时，采用非参数方法来捕捉复杂的空间模式。

安装与配置步骤

准备工作

1. 安装R: 首先确保你的计算机已安装R环境。访问 R官网 下载并安装适合你操作系统的版本。

2. 安装RStudio: 虽然不是必需，但推荐使用RStudio进行更友好的界面操作。可以从 RStudio官网 获取。

安装SpaCEXR

打开RStudio，进入脚本编辑区，逐条执行以下命令：

1. 更新包管理器：

   install.packages("remotes")
   

2. 安装SpaCEXR： 直接从GitHub仓库安装最新版本，可能需要几分钟时间。

   remotes::install_github("dmcable/spacexr")
   

   若过程中遇到SSL证书问题，可尝试添加信任或设置国内镜像源。

配置环境

安装完成后，导入SpaCEXR包验证安装是否成功。

library(spacexr)

如果没有报错信息，表示SpaCEXR已经成功安装并可以使用。

示例运行

为了测试安装是否正确，可以尝试运行官方提供的一个简单示例或者浏览项目中附带的vignettes（教学文档）。例如，查看第一个入门的vignette：

browseVignettes(package = "spacexr")

这将列出所有可用的教学文件，选择一个开始学习，通常“spatial transcriptomics”是一个不错的起点。

至此，您已经完成了SpaCEXR的安装和基本配置，接下来就可以深入探索其强大的空间转录组学分析功能了。记得查阅项目的GitHub页面以获取最新的使用指南和更新信息。祝您在空间转录组研究领域取得优异成果！

spacexr Spatial-eXpression-R: Cell type identification (including cell type mixtures) and cell type-specific differential expression for spatial transcriptomics 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/sp/spacexr