今天是第一天学习，这个内容并不陌生，一共花了半个小时读了花花的课程，不过摸索这个APP的使用花了一点时间，包括注册和编辑文字，第一次接触这个新事物哈。。。
笔记我就摘抄花花的课程吧，温故而知新，也get了一些装包的小技巧，也算小有收获。
1 批量安装包，代码如下：
代码语言：R复制#首先是设置镜像
options("repos"="https://mirrors.ustc.edu.cn/CRAN/")
if(!require("BiocManager")) install.packages("BiocManager",update = F,ask = F)
options(BioC_mirror="https://mirrors.ustc.edu.cn/bioc/")
#来自cran的包放在一个向量里
cran_packages <- c('tidyverse',
'msigdbr',
'patchwork',
'SeuratObject',
'Seurat'
)
#来自bioconductor的包放在一个向量里
Biocductor_packages <- c('sva',
'monocle',
'GOplot',
'GSVA',
'plotmo',
'regplot',
'scRNAseq',
'BiocStyle',
'celldex',
'SingleR',
'BiocParallel'
)
#用for循环批量安装来自cran的包
for (pkg in cran_packages){
if (! require(pkg,character.only=T,quietly = T) ) {
install.packages(pkg,ask = F,update = F)
require(pkg,character.only=T)
}
}
#用for循环批量安装来自bioconductor的包
for (pkg in Biocductor_packages){
if (! require(pkg,character.only=T,quietly = T) ) {
BiocManager::install(pkg,ask = F,update = F)
require(pkg,character.only=T)
}
}
#再次加载所有包，检查有没有没安装好的
for (pkg in c(Biocductor_packages,cran_packages)){
require(pkg,character.only=T)
}
#查看Seurat的版本
packageVersion("Seurat")2.之前没学过的代码的讲解（这里一些小知识点蛮有用的）
(1) require 和library
require和library都是加载R包的意思。常规情况下需要使用R包了，用哪个都一样，加不加引号也都可以。require和library的区别主要体现在两个地方：第一是require 不报错，不会报错，顶多报warning，没道理可讲，就是这个函数脾气好；第二是require在需要的时候可以提供逻辑值：能加载成功的包(装了的)，就会返回TRUE，不能加载成功的包（没装的），就会返回FALSE，虽然直接运行时看不见逻辑值，但我们有办法让它显形。
(2)if语句
条件语句，可以根据逻辑值来决定是否执行代码
(3) 装包时的分情况讨论
这个是require与if语句的结合
代码语言：R复制if(!require("BiocManager")) install.packages("BiocManager",update = F,ask = F)这句代码会实现：
如果你电脑上已经有了BiocManager这个包，就不会执行安装；
如果你电脑上没有BiocManager这个包，就会执行安装。
(4)循环时必须要加的参数ask，updat，character.only
ask = F,update = F必须要加是因为装包经常被问是否更新，如果一个包被问了，后面的代码就会被当作对“是否更新”这个问题的回答，那循环里的其他包就执行不下去了。
character.only=T是为了消除歧义，不要把pkg这三个字母识别为一个包名，因为他是变量名，每次执行代码时会换不同的包名。
其实不是每个写在代码里的参数都要了解意思的，每个函数都有很多参数.
3 单细胞的应用方向
4 查找自己需要的单细胞数据
（1）常用的公共数据库
可以都翻一翻看，最常用的还是GEO
Gene Expression Omnibus (GEO): GEO是一个公共数据库，收集了来自全球研究机构的大量基因表达数据，其中包括很多单细胞测序数据。
Single Cell Portal: Single Cell Portal是Broad Institute开发的在线平台，提供了丰富的单细胞测序数据资源和分析工具。https://singlecell.broadinstitute.org/single_cell
Human Cell Atlas: 人类细胞图谱计划（Human Cell Atlas）是一个国际合作项目，旨在建立人类所有细胞类型的细胞图谱。他们提供了大量的单细胞 RNA 测序数据。
https://www.humancellatlas.org/
Single Cell Expression Atlas: Single Cell Expression Atlas 是由欧洲生物信息研究所（EMBL-EBI）开发的在线数据库。
https://www.ebi.ac.uk/gxa/sc/home
UCSC Cell Browser: UCSC Cell Browser 是加州大学圣克鲁兹分校（UCSC）开发的在线平台，用于浏览和分析单细胞RNA测序数据。
https://cells.ucsc.edu/
以上是第一天的学习内容。
