LIGER 开源项目入门指南与常见问题解答

LIGER 开源项目入门指南与常见问题解答

liger 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/lig/liger

LIGER 是一个由Macosko实验室开发并由Welch实验室维护拓展的R包，专注于整合与分析多个单细胞数据集。该项目采用集成的非负矩阵分解（integrative non-negative matrix factorization, iNMF）技术，旨在识别共享的以及数据集特异性的因素。LIGER支持跨实验批次、个体、性别、组织、物种乃至不同的测序模态（如scRNAseq、空间转录组学等）的数据比较与分析。其代码主要用R语言编写。

新手入门特别注意事项及解决步骤：

1. 环境搭建问题

问题描述: 新手在安装LIGER前，可能会遇到R环境配置不正确的问题，导致无法顺利安装或运行包。

解决步骤:

• 确保R版本: 首先确认你的R版本至少为3.5或更高。可以在R命令行输入sessionInfo()查看当前版本。
• 安装依赖项: 使用Rstudio或者在命令行执行install.packages(c("devtools", "roxygen2", "testthat"))来安装开发必要的依赖包。
• 从GitHub安装LIGER: 执行devtools::install_github("MacoskoLab/liger")以安装最新版LIGER。可能需要先安装devtools包。

2. 数据导入与格式化问题

问题描述: 用户初次接触时，可能会因原始数据格式不符而遇到导入困难。

解决步骤:

• 数据准备: 确保您的单细胞表达数据是以标准格式如CSV或AnnData存储，并且列名代表基因，行名代表细胞。
• 转换数据结构: 利用SingleCellExperiment库将数据转化为LIGER所需的格式。基本步骤包括读取数据(read.csv)，然后通过sce <- SingleCellExperiment(assays=list(counts=as.matrix(my_data)))创建对象。

3. 应用iNMF进行数据整合时的参数选择

问题描述: 不熟悉参数设置可能导致数据分析结果不理想或运行时间过长。

解决步骤:

• 理解默认参数: 查阅官方文档了解liger::integrate()函数的默认参数及其含义。
• 调整迭代次数与秩数: 初始可尝试软件推荐的默认值，随后根据数据量和复杂度微调nrank和maxIter参数。
• 性能监控: 在调整参数时，小规模测试数据集上的运行可以帮助快速评估效果，避免不必要的长时间运算。

通过遵循以上步骤，新手可以更顺畅地入门LIGER项目，有效利用它强大的单细胞数据整合与分析功能。记得利用LIGER的官方文档和社区资源进一步深化理解和应用。

liger 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/lig/liger