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

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

 DoHeatmap(pbmc,features = features,draw.lines = FALSE )

于是，我想自己手动改一下这个热图

   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

参考： https://blog.csdn.net/qq_52813185/article/details/122003446 https://zhuanlan.zhihu.com/p/463532779