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)

点个在看吧各位~ ✐.ɴɪᴄᴇ ᴅᴀʏ 〰

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