ShinyCell：随手画出细胞比例图，不会单细胞分析的小白也可以做可视化分析

原创

生信小博士

发布于 2024-03-22 00:08:52

2020

发布于 2024-03-22 00:08:52

文章被收录于专栏：单细胞单细胞

鉴于有些读者对单细胞分析还不是很熟练，但是又想要看单细胞数据里某个基因的表达，或者某种细胞的分组比例，或者画umap图、画小提琴图....

今天的推文就是解决这个问题。

ShinyCell 包

ShinyCell 是一个用于单细胞分析的工具，旨在让对单细胞分析不熟悉的用户也能够轻松进行可视化分析。该工具的特点是简单易用，用户无需具备专业的单细胞分析技能，即可通过简单操作完成数据可视化。

ShinyCell 提供了一个直观的界面，用户可以通过简单的拖拽、点击等操作，快速生成细胞比例图。该工具采用了直观的图形表示，使用户能够直观地了解样本中各种细胞类型的比例分布情况。

除了细胞比例图外，ShinyCell 还可能提供其他功能，例如数据过滤、聚类分析等，以帮助用户更好地理解单细胞数据。

下面进入实战
1 安装r包

reqPkg = c("data.table", "Matrix", "hdf5r", "reticulate", "ggplot2",            "gridExtra", "glue", "readr", "RColorBrewer", "R.utils", "Seurat")newPkg = reqPkg[!(reqPkg %in% installed.packages()[,"Package"])]if(length(newPkg)){install.packages(newPkg)}# If you are using h5ad file as input, run the code below as well# reticulate::py_install("anndata")reqPkg = c("shiny", "shinyhelper", "data.table", "Matrix", "DT", "hdf5r",            "reticulate", "ggplot2", "gridExtra", "magrittr", "ggdendro")newPkg = reqPkg[!(reqPkg %in% installed.packages()[,"Package"])]if(length(newPkg)){install.packages(newPkg)}devtools::install_github("SGDDNB/ShinyCell")

2 读入制备好的rds数据并导出为shinycell对象

#2读入数据并导出为shinycell对象--------library(Seurat)library(ShinyCell)seu = readRDS("~/gzh/pbmc3k_final_seurat_v5.rds")scConf = createConfig(seu)makeShinyApp(seu, scConf, gene.mapping = TRUE,             shiny.title = "ShinyCell Quick Start")

导出对象之后，会在当前工作路径下产生shinyApp文件夹

3 进入shinyApp文件夹，点击ui.R文件，就可以运行

4.运行结果如下

在这个界面，你就可以进行可视化分析了，这里r包提供了7中可视化的方法

还等什么，快行动吧~

如果读者还有疑问，点赞支持，后期出shinycell的视频演示

原创声明：本文系作者授权腾讯云开发者社区发表，未经许可，不得转载。

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