Code Annotation

本文探讨了如何撰写有效的代码注释,强调注释应当解释为何而非如何实现,避免自恋型、废弃代码注释、明显注释、故事型注释及TODO注释等常见错误。建议关注代码功能、原因和想法,而非代码本身。

好的注释风格:

一、注释Why

注释应该是注释Why,而不是How和What。代码告诉你How,而注释应该告诉你Why。但大多数的程序并不知道什么是好的注释,那些注释其实和code是重复的,毫无意义。



应该避免的代码注释

一、自恋型注释

public class Program
{
    static void Main(string[] args)
    {
        string message = "Hello World!";  // 07/24/2010 Bob
        Console.WriteLine(message); // 07/24/2010 Bob
        message = "I am so proud of this code!"; // 07/24/2010 Bob
        Console.WriteLine(message); // 07/24/2010 Bob
    }
}

这样的程序员对于自己的代码改动非常骄傲和自恋,所以,他觉得需在在这些自己的代码上标上自己的名字。其实,一个版本控制工具(如:CVS或Subversion)可以完整地记录下所有的关于代码的改动的和作者相关的一切信息,只不过不是那么明显罢了。

二、废弃代码的注释

public class Program
{
    static void Main(string[] args)
    {
        /* This block of code is no longer needed
         * because we found out that Y2K was a hoax
         * and our systems did not roll over to 1/1/1900 */
        //DateTime today = DateTime.Today;
        //if (today == new DateTime(1900, 1, 1))
        //{
        //    today = today.AddYears(100);
        //    string message = "The date has been fixed for Y2K.";
        //    Console.WriteLine(message);
        //}
    }
}

如果某段代码不再使用了,那就应该直接删除。我们不应该使用注释来标准废弃的代码。同样,我们有版本控制工具来管理我们的源代码,在版本控制工具里,是不可能有代码能被真正的物理删除的。所以,你总是可以从以前的版本上找回你的代码的。

三、明显的注释

public class Program
{
    static void Main(string[] args)
    {
        /* This is a for loop that prints the
         * words "I Rule!" to the console screen
         * 1 million times, each on its own line. It
         * accomplishes this by starting at 0 and
         * incrementing by 1. If the value of the
         * counter equals 1 million the for loop
         * stops executing.*/
        for (int i = 0; i < 1000000; i++)
        {
            Console.WriteLine("I Rule!");
        }
    }
}

看看上面的例子,代码比注释还容易读。是的,大家都是程序员,对于一些简单的,显而易见的程序逻辑,不需要注释的。而且,你不需要在你的注释中教别人怎么编程,你这是在浪费时间去解释那些显而易见的东西。你应该用注释去解释你的代码功能,原因,想法,而不是代码本身。


四、故事型注释

public class Program
{
    static void Main(string[] args)
    {
       /* I discussed with Jim from Sales over coffee
        * at the Starbucks on main street one day and he
        * told me that Sales Reps receive commission
        * based upon the following structure.
        * Friday: 25%
        * Wednesday: 15%
        * All Other Days: 5%
        * Did I mention that I ordered the Caramel Latte with
        * a double shot of Espresso?
       */
        double price = 5.00;
        double commissionRate;
        double commission;
        if (DateTime.Today.DayOfWeek == DayOfWeek.Friday)
        {
            commissionRate = .25;
        }
        else if (DateTime.Today.DayOfWeek == DayOfWeek.Wednesday)
        {
            commissionRate = .15;
        }
        else
        {
            commissionRate = .05;
        }
        commission = price * commissionRate;
    }
}

如果你不得不在你的代码注释中提及需求,那也不应该提及人名。在上面的示例中,好像程序想要告诉其它程序员,下面那些代码的典故来自销售部的Jim,如果有不懂的,你可以去问他。其实,这根本没有必要在注释中提到一些和代码不相干的事。

五、“TODO”注释

public class Program
{
    static void Main(string[] args)
    {
       //TODO: I need to fix this someday – 07/24/1995 Bob
       /* I know this error message is hard coded and
        * I am relying on a Contains function, but
        * someday I will make this code print a
        * meaningful error message and exit gracefully.
        * I just don’t have the time right now.
       */
       string message = "An error has occurred";
       if(message.Contains("error"))
       {
           throw new Exception(message);
       }
    }
}

当你在初始化一个项目的时候,TODO注释是非常有用的。但是,如果这样的注释在你的产品源码中出现了N多年,那就有问题了。如果有BUG要被fix,那就Fix吧,没有必要整一个TODO。

<think>我们正在处理一个关于使用R语言进行手动细胞类型注释的请求。用户希望得到代码示例或教程。手动细胞类型注释通常基于已知的标记基因(markergenes),通过观察细胞群体中基因表达的模式来分配细胞类型。步骤通常包括:1.加载必要的R包(如Seurat,SingleCellExperiment等)2.加载单细胞数据(通常是经过预处理和降维聚类后的数据)3.检查已知标记基因的表达(通过可视化,如点图、热图、小提琴图等)4.根据标记基因的表达为每个聚类分配细胞类型这里我将提供一个基于Seurat流程的示例代码。假设我们已经有一个Seurat对象(假设名为`seurat_obj`),并且已经完成了标准化、降维(如PCA)和聚类(如Leiden或Louvain聚类)。首先,我们需要安装并加载Seurat包(如果尚未安装):```r#安装Seurat(如果尚未安装)#install.packages("Seurat")library(Seurat)```然后,我们假设已经有一个聚类后的Seurat对象。接下来,我们可以通过可视化来检查标记基因。例如,我们可以使用`FeaturePlot`来查看特定基因在UMAP降维图上的表达:```rFeaturePlot(seurat_obj,features=c("CD3D","CD19","CD14","MS4A1"))```这里,CD3D是T细胞的标记,CD19和MS4A1是B细胞的标记,CD14是单核细胞的标记。我们也可以使用`VlnPlot`来查看一个或多个基因在聚类之间的表达分布:```rVlnPlot(seurat_obj,features=c("CD3D","CD19","CD14","MS4A1"))```另外,我们可以使用`DotPlot`来展示每个聚类中多个基因的平均表达和表达比例:```rDotPlot(seurat_obj,features=c("CD3D","CD19","CD14","MS4A1"))+RotatedAxis()```根据这些图,我们可以为每个聚类分配细胞类型。例如,如果某个聚类高表达CD3D,那么它可能是T细胞;如果高表达CD19和MS4A1,那么可能是B细胞。分配细胞类型的一种方法是创建一个向量,将聚类编号映射到细胞类型名称,然后将其添加到Seurat对象的元数据中。例如:```r#假设聚类编号从0开始(或者从1开始,取决于你的聚类结果)#查看当前的聚类标识head(seurat_obj@meta.data$seurat_clusters)#创建一个命名的向量来映射cluster_ids<-c("0"="Tcells","1"="Bcells","2"="Monocytes","3"="NKcells",...)#根据你的标记基因表达结果填写#将映射添加到元数据中seurat_obj@meta.data$cell_type<-plyr::mapvalues(seurat_obj@meta.data$seurat_clusters,from=names(cluster_ids),to=cluster_ids)#或者使用dplyr的recode函数#library(dplyr)#seurat_obj@meta.data$cell_type<-recode(seurat_obj@meta.data$seurat_clusters,!!!cluster_ids)#然后我们可以使用DimPlot来根据新的细胞类型标签着色DimPlot(seurat_obj,group.by="cell_type",label=TRUE)```注意:这只是一个示例,实际的标记基因和细胞类型映射需要根据生物学知识和具体数据来调整。此外,手动注释后,我们可能需要保存结果:```r#保存Seurat对象,包含细胞类型注释saveRDS(seurat_obj,file="seurat_obj_with_celltypes.rds")```以上是一个基本的手动注释流程。实际分析中,可能需要参考更多的标记基因,并且可能需要迭代调整,因为有些聚类可能表达多种标记或没有明显的标记,这时需要进一步分析。相关问题:1.如何选择用于细胞类型注释的标记基因?2.手动注释和自动注释(如使用SingleR)有什么区别?3.如何验证细胞类型注释的准确性?4.如果某个聚类不表达任何已知标记基因,应该如何处理?注意:在回答中,我们引用了Seurat包,因此可以添加引用标识[^1](如果用户要求引用的话,但这里用户没有提供引用源,所以我们暂时不添加具体的引用,但可以注明Seurat是常用的单细胞分析工具包)。</think>### 手动细胞类型注释的R代码实现 手动细胞类型注释是通过分析已知标记基因的表达模式,将单细胞数据中的细胞簇分配到特定细胞类型的过程。以下是基于Seurat包的标准流程代码示例: #### 1. 加载必要库和数据 ```r library(Seurat) library(ggplot2) # 加载预处理后的单细胞数据 seurat_obj <- readRDS("preprocessed_scRNA.rds") ``` #### 2. 标记基因可视化 ```$FeaturePlot()$$和$$VlnPlot()$$用于验证标记基因表达:$ ```r # T细胞标记 FeaturePlot(seurat_obj, features = c("CD3D", "CD8A", "CD4"), reduction = "umap", ncol = 3) # B细胞标记 VlnPlot(seurat_obj, features = c("CD79A", "MS4A1"), group.by = "seurat_clusters") ``` #### 3. 创建注释映射表 ```基于标记基因表达模式创建簇-类型映射:$ ```r cluster_annotation <- list( "0" = "CD4+ T cells", # 高表达CD3D, CD4 "1" = "CD8+ T cells", # 高表达CD3D, CD8A "2" = "B cells", # 高表达CD79A, MS4A1 "3" = "Monocytes", # 高表达CD14, LYZ "4" = "NK cells", # 高表达NKG7, GNLY "5" = "Dendritic cells" # 高表达FCER1A, CST3 ) ``` #### 4. 应用注释到元数据 ```$dplyr::recode()$$实现批量重编码:$ ```r library(dplyr) seurat_obj@meta.data <- seurat_obj@meta.data %>% mutate(cell_type = dplyr::recode(seurat_clusters, !!!cluster_annotation)) ``` #### 5. 验证注释结果 ```可视化验证注释效果:$ ```r # UMAP按细胞类型着色 DimPlot(seurat_obj, group.by = "cell_type", label = TRUE) + ggtitle("手动注释细胞类型分布") # 标记基因热图验证 DoHeatmap(subset(seurat_obj, downsample = 100), features = c("CD3D", "CD8A", "CD4", "CD79A", "CD14", "NKG7"), group.by = "cell_type") ``` #### 6. 保存注释结果 ```r # 保存带注释的Seurat对象 saveRDS(seurat_obj, "annotated_scRNA.rds") # 导出注释元数据 write.csv(seurat_obj@meta.data, "cell_metadata_with_annotations.csv") ``` ### 关键注意事项 1. **标记基因选择**:应基于领域知识选择可靠标记(如CellMarker数据库) 2. **跨数据集验证**:使用Azimuth或SingleR进行跨数据集比对[^1] 3. **层级注释**:先区分大类(免疫/非免疫),再细分亚型 4. **质量控制**:注释前需过滤双细胞和低质量细胞 > 完整流程参考:Seurat官方细胞类型鉴定指南[^2]
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