1写在前面
周末了各位，昨天去看了奥本海默，不得不说，大神就是大神。😘
比起我们的电影，似乎诺兰更好地还原了奥本海默的真实。🧐
言归正传，今天分享的是CCPlotR包，用于基于scRNAseq数据推断细胞间相互作用的可视化。😋
2用到的包
rm(list = ls())
#devtools::install_github("Sarah145/CCPlotR")
library(tidyverse)
library(CCPlotR)
3示例数据
我们先把示例数据导进来吧，一共有2个文件哦。🫠
data(toy_data, toy_exp, package = 'CCPlotR')
3.1 数据一
先查看一下数据的结构呢。🥳
DT::datatable(toy_data)
3.2 数据二
接着是另外一个data。🥳
DT::datatable(toy_exp)
4heatmap可视化
4.1 可视化一
cc_heatmap(toy_data)
4.2 可视化二
展示top10。🥰
cc_heatmap(toy_data, option = 'B', n_top_ints = 10)
4.3 可视化三
cc_heatmap(toy_data, option = 'CellPhoneDB')
4.4 可视化四
cc_heatmap(toy_data, option = 'Liana')
5doplot可视化
5.1 可视化一
cc_dotplot(toy_data)
5.2 可视化二
展示top15。😚
cc_dotplot(toy_data, option = 'B', n_top_ints = 15)
5.3 可视化三
cc_dotplot(toy_data, option = 'CellPhoneDB', n_top_ints = 15)
5.4 可视化四
cc_dotplot(toy_data, option = 'Liana', n_top_ints = 15)
6network可视化
6.1 可视化一
cc_network(toy_data)
6.2 可视化二
cc_network(toy_data, colours = c('orange', 'cornflowerblue', 'hotpink'), option = 'B')
6.2 可视化三
cc_network(toy_data, colours = c('orange', 'cornflowerblue', 'hotpink'),
option = 'B',
layout = "nicely"
)
7circos可视化
7.1 可视化一
cc_circos(toy_data)
7.2 可视化二
cc_circos(toy_data, option = 'B', n_top_ints = 10)
7.3 可视化三
cc_circos(toy_data, option = 'C', n_top_ints = 15,
exp_df = toy_exp,
cell_cols = c(`B` = 'hotpink', `NK` = 'orange', `CD8 T` = 'cornflowerblue'),
palette = 'PuRd',
cex = 0.5)
8arrow可视化
8.1 可视化一
cc_arrow(toy_data, cell_types = c('B', 'CD8 T'), colours = c(`B` = 'hotpink', `CD8 T` = 'orange'))
8.2 可视化二
cc_arrow(toy_data, cell_types = c('NK', 'CD8 T'), option = 'B', exp_df = toy_exp, n_top_ints = 10, palette = 'OrRd')
9sigmoid可视化
cc_sigmoid(toy_data)
最后祝大家早日不卷!~
点个在看吧各位~ ✐.ɴɪᴄᴇ ᴅᴀʏ 〰
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