R语言安装包Seurat

文章讲述了在Ubuntu22系统中,安装Seurat包时遇到httr和plotly依赖缺失的问题,给出了在终端使用apt和libcurl4-openssl-dev修复依赖并重新安装相关包的步骤。最后,演示了如何在R中加载Seurat库。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >

环境Ubuntu22,R4.1

also installing the dependencies ‘curl’, ‘openssl’, ‘httr’, ‘plotly’

R包安装的时候报了这个错误ERROR: dependencies 'httr', 'plotly' are not available for package 'Seurat'

请添加图片描述

解决方法,退出R,在terminal中键入:

apt install curl
apt install openssl

apt-get install libcurl4-openssl-dev --fix-missing
apt install libssl-dev

进入R,键入如下:

install.packages("curl")
install.packages("openssl")
install.packages("httr")
install.packages("plotly")
install.packages("Seurat")

解决问题,在R语言中输入,

library(Seurat)

请添加图片描述

<think>嗯,用户想找关于R语言伪时序分析的代码教程,示例之类的。首先我得确定伪时序分析具体指的是什么。可能是指拟时序分析(Pseudotime analysis),这在单细胞转录组分析中常用,比如用Monocle3之类的工具。用户之前提到过Monocle3的graph_test函数,引用[1]里也有相关代码,所以可能需要围绕这个来展开。 用户需要的是教程和代码示例,所以应该分步骤说明流程,并给出对应的R代码。可能需要包括数据准备、轨迹推断、基因差异分析等步骤。要确保代码格式正确,使用代码块,并且引用相关的参考资料,比如引用[1]中的Monocle3方法。 另外,用户之前的问题可能涉及过伪回归和平稳性检验,比如引用[3]中的ADF检验,但伪时序分析和时间序列的伪回归不同,需要区分开。这里应该明确说明伪时序分析是单细胞领域的,避免混淆。 要检查是否有其他引用相关的内容,比如引用[2]里的书籍可能没有直接关联,但引用[1]和[3]比较相关。需要确保代码示例正确,比如使用graph_test函数,并处理结果。可能还需要提到安装Monocle3的步骤,因为用户可能需要环境配置的帮助。 用户可能需要详细的步骤解释,比如加载数据、创建CDS对象、预处理、降维、聚类、轨迹推断等。每个步骤的代码和说明都要清晰。另外,生成相关问题时要考虑用户可能进一步的问题,比如可视化、参数调整、结果解释等。 最后,确保回答结构清晰,分步骤,代码正确,引用正确来源,并且问题部分涵盖常见后续疑问。同时,提醒用户注意安装包版本问题,避免运行错误。</think>### R语言伪时序分析代码教程(Monocle3框架) 根据您提到的"伪时序分析",这里提供基于Monocle3的单细胞轨迹推断完整代码示例。该技术通过构建细胞发育轨迹实现拟时序分析[^1]。 ```r # 安装必要包 if (!requireNamespace("BiocManager", quietly = TRUE)) install.packages("BiocManager") BiocManager::install(c("monocle3", "Seurat")) # 加载数据 library(monocle3) library(Seurat) pbmc_data <- Read10X(data.dir = "path/to/filtered_gene_bc_matrices/hg19/") # 创建CellDataSet对象 cds <- new_cell_data_set( expression_data = pbmc_data$`Gene Expression`, cell_metadata = pbmc_data$Cells, gene_metadata = data.frame(gene_short_name = row.names(pbmc_data$`Gene Expression`)) ) # 预处理 cds <- preprocess_cds(cds, num_dim = 50) plot_pc_variance_explained(cds) # 可视化主成分解释率 # 降维聚类 cds <- reduce_dimension(cds, reduction_method = "UMAP") cds <- cluster_cells(cds, resolution=1e-5) # 轨迹推断(核心步骤) cds <- learn_graph(cds, use_partition = FALSE) plot_cells(cds, color_cells_by="cluster") # 拟时序计算 cds <- order_cells(cds) # 交互式选择根节点 plot_cells(cds, color_cells_by="pseudotime") # 差异基因分析(伪时序相关基因) pr_test_res <- graph_test(cds, neighbor_graph = "principal_graph", cores = 4) significant_genes <- subset(pr_test_res, q_value < 0.05) ```
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值