解决Linux中ArchR安装问题

本文介绍了如何在R环境中设置CRAN镜像,以便于更快地下载包。遇到ArchR包安装问题时,作者推荐使用conda进行替代安装,解决了devtools::install_local的报错。

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

1 设置镜像

options()$repos      #查看现有镜像
file.edit(file.path("~",".Rprofile"))  #打开一个文件
options("repos"=c(CRAN="https://mirrors.pku.edu.cn/CRAN/","The Comprehensive R Archive Network","http://mirrors.aliyun.com/CRAN"))#写入镜像
print("已设置北大阿里云镜像")

写完后,退出,重新进入R

2 在github上下载 ArchR-master.zip

3 执行devtools::install_local("ArchR-master.zip")时,会有报错

对于这些包,采用conda安装,网址:  :: Anaconda.org

4 再次执行devtools::install_local("ArchR-master.zip") ,即可安装成功

### 如何在单细胞ATAC-seq数据分析中使用ArchR整合MACS2 Peak Calling结果 #### 准备工作 为了成功地将MACS2的peak calling结果整合到ArchR的工作流中,需要先准备好经过质量控制并已对齐至基因组的BAM文件。这些文件通常由FastQC、Trimmomatic以及Bowtie2等工具处理得到[^2]。 #### MACS2 Peak Calling 完成上述准备工作之后,可以采用MACS2来进行peak calling操作。这一步骤能够识别出开放染色质区域的位置信息。命令如下所示: ```bash macs2 callpeak -t sample.bam -f BAMPE -g hs -n sample_name --call-summits ``` 此过程会生成多个输出文件,其中最重要的便是`.narrowPeak`格式的结果文件,它包含了所检测到peaks的具体位置及其信号强度等重要属性。 #### 导入Peaks至ArchR 一旦获得了高质量的peak calls列表,下一步就是将其导入ArchR环境中以便进一步分析。具体做法是在创建新的`ArrowFileSet`对象之前指定自定义峰集合路径作为参数传递给函数`addArrows()`: ```r library(ArchR) # 假设已经存在一个名为'project'的对象表示当前项目实例, # 并且有一个变量'macs_peaks_path'存储着指向.narrowPeak文件夹绝对路径. arrows <- addArrows( project = project, inputFiles = macs_peaks_path, outputFileName = "customPeaks.arrow", genome = "hg38" ) ``` 通过这种方式加载外部产生的峰值数据后,就可以像平常一样继续执行后续的任务了,比如构建CellDataSets、计算可访问性矩阵等等[^1]。 #### 数据校正与降维可视化 当所有的预处理步骤完成后,还可以考虑应用一些额外的技术来改善最终呈现效果。例如,在多模态研究场景下,可能会涉及到不同平台间存在的批次效应问题;此时便可以通过诸如ProjectLSI这样的方法来进行矫正[^3]。另外,对于想要探索RNA和ATAC两种模式之间关系的研究者来说,则可能需要用到类似于SnapATAC所提供的联合嵌入功能[^4]。
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