Seurat包学习:如何查看R包函数源代码

​我们很多时候都很好奇作者的r包是如何写出来的,手痒的时候就想学习一下源码,顺便改一改

问题来源

为什么要写今天这个推文呢?

起因是因为我想使用seurat自带函数画热图,奈何这个图不是那么好看

复制代码
 DoHeatmap(pbmc,features = features,draw.lines = FALSE )

于是,我想自己手动改一下这个热图

复制代码
   p= DoHeatmap(pbmc,features = features  )       p$data  %>%head()

提取p中的数据,这个时候我们就可以自己利用提取到的数据,去个性化的画图。这里可能用到长数据和宽数据转换的技巧 ggplot2画图精髓------宽数据转为长数据

或者你可以直接看我之前另外一种画单细胞热图的方法:20万单细胞的热图要这么画吗?

但是 我发现环境栏中的p和通常的p好像不太一样(就是感觉

为什么我有这个感觉呢,于是我自己画了一下热图

结果发现,我的p2和seurat的p在环境栏中确实不一样

于是就有了今天的故事,我就很想知道这究竟是什么原因,顺便学习一下

查找DoHeatmap源代码

  • 查找源码,方法如下

源码在github上:https://github.com/satijalab/seurat/tree/release/5.0.2

依次单击 master - Tags - v5.0.2,下载zip并解压到本地

可以看到它的主要文件夹如下

  • 通过正则表达式来查询感兴趣的函数

    find . | grep "R$" | xargs grep -n "DoHeatmap" --color=auto

发现, DoHeatmap函数在visualization.R 和mixscape.R都出现了,感觉是visualization.R定义了DoHeatmap函数

  • 我们接下来使用r,打开两个文件看一下看一下

    file.edit('/gzh/seurat_codes_learning/seurat-release-5.0.2/R/mixscape.R')​file.edit('/gzh/seurat_codes_learning/seurat-release-5.0.2/R/visualization.R')​

最后就顺利找到了 源代码,可以看到DoHeatmap的画图功能其实来自于另外一个函数SingleRasterMap,同时作者还是用其他几个自定义的函数,最终达成了DoHeatmap的画图功能。

那为什么两个p不一样呢

主要还是因为两个数据格式不一样嘛,一个是seurat产生的对象,另外一个是pheatmap产生的对象。如果感兴趣,可以去看看pheatmap的源码是什么,然后比较一下。在此不表。

最后,附源代码于下一篇推文,供参考

看完记得顺手点个 "在看" 哦!

参考:

https://blog.csdn.net/qq_52813185/article/details/122003446

https://zhuanlan.zhihu.com/p/463532779

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