Cellcano代码学习-使用ArchR处理原始数据01 set_ArchR()
Cellcano通过使用ArchR获取参考数据集的基因得分,并用作模型的输入。
代码解释
def _set_ArchR(genome: str,
seed: int = 2022, thread: int = 4) -> None:
'''
Basic settings for running ArchR
---
Input:
- genome: mm9, mm10, hg19, hg38
- threads: number of threads used to run ArchR
set to be 1 to avoid parallel related problem
'''
ArchR = importr('ArchR') ## import ArchR package in python
## import environment for different threads
importr('parallel')
ArchR_thread_func = robjects.r['addArchRThreads']
ArchR_thread_func(threads=thread)
seed_func = robjects.r['set.seed']
seed_func(seed)
## if the genome is not installed by BiocManager, ArchR will install it
ArchR_genome_func = robjects.r['addArchRGenome']
## addArchRGenome是ArchR包中的一个函数,用于添加指定的基因组版本到ArchR中。
ArchR_genome_func(genome)
## 如果指定的基因组版本(genome)没有通过BiocManager安装到ArchR中,ArchR将自动安装该基因组版本。
这段代码定义了一个名为_set_ArchR的函数,用于设置运行ArchR的基本配置。函数接受三个参数:genome表示基因组版本,可以是mm9、mm10、hg19或hg38;seed表示随机种子,默认为2022;thread表示用于运行ArchR的线程数,默认为4。
在函数内部,首先使用importr('ArchR')将ArchR包导入到Python环境中,然后使用importr('parallel')导入并行计算所需的环境。
(`importr()`函数是rpy2库中的一个函数,用于导入R语言的包(packages)到Python环境中。在Python中使用R语言的功能和函数时,需要先导入相应的R包。`importr()`函数接受一个字符串参数,表示要导入的R包的名称。它会自动检测并导入已安装的R包,使其在Python环境中可用。
例如,`importr('ArchR')`会导入名为"ArchR"的R包,将其加载到Python环境中,以便在Python代码中使用该包提供的功能和函数。一旦导入成功,就可以在Python中使用`robjects.r`对象来调用R包中的函数和执行R代码。)
接下来,通过robjects.r['addArchRThreads']调用R语言的addArchRThreads函数,将线程数设置为thread的值。
然后使用robjects.r['set.seed']调用R语言的set.seed函数,设置随机种子为seed的值。
最后,通过robjects.r['addArchRGenome']调用R语言的addArchRGenome函数,安装或加载指定的基因组版本。
这样,调用_set_ArchR函数时,会根据参数配置ArchR的基本设置,以便后续运行ArchR分析。
请解释 基因组版本的含义
ChatGPT
基因组版本指的是对基因组序列进行组织、注释和命名的特定版本。基因组是生物体中包含所有遗传信息的DNA序列的完整副本。由于科学研究的不断进展,基因组的序列和注释信息会随着时间不断更新和改进。
每个基因组版本都有一个特定的名称或编号,通常使用缩写来表示。常见的基因组版本包括人类基因组版本,如hg19(GRCh37),hg38(GRCh38),小鼠基因组版本,如mm9(NCBI37),mm10(GRCm38)等。
不同的基因组版本可能在基因定位、基因结构、基因注释等方面存在差异。因此,在进行基因组分析时,选择正确的基因组版本非常重要,以确保结果的准确性和可靠性。
`robjects.r`是rpy2库中的一个函数,用于在Python中调用R语言的函数和对象。它允许将R代码嵌入到Python脚本中,并直接在Python环境中执行。

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