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scMetabolism：开启单细胞代谢分析新篇章

【免费下载链接】scMetabolismQuantifying metabolism activity at the single-cell resolution项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/sc/scMetabolism

您是否曾想过，在单个细胞层面精准描绘代谢活动的全景图？scMetabolism R包正是为此而生，它让研究者能够在单细胞分辨率下量化代谢活性，为理解细胞功能和疾病机制提供全新视角。

为什么选择单细胞代谢分析？

传统的批量测序只能获得细胞群体的平均代谢特征，而实际上每个细胞都有其独特的代谢指纹。scMetabolism通过整合多种先进算法，让您能够：

🔍发现隐藏的代谢异质性- 识别看似相同的细胞群体中存在的代谢差异 🎯定位关键代谢通路- 精准找到驱动细胞功能转变的核心代谢过程 📊量化代谢活性- 为每个细胞和代谢通路赋予精确的活性分数

快速上手：三分钟开启代谢分析之旅

环境准备与安装

首先确保您的R环境已就绪，然后按以下步骤安装：

# 安装基础依赖包 install.packages(c("devtools", "data.table", "wesanderson", "Seurat", "AUCell", "GSEABase", "GSVA", "ggplot2", "rsvd")) # 安装特定版本的VISION包 devtools::install_github("YosefLab/VISION@v2.1.0") # 安装scMetabolism包 devtools::install_github("wu-yc/scMetabolism")

核心功能体验

加载示例数据并开始您的代谢分析：

# 加载PBMC单细胞数据集 load(file = "pbmc_demo.rda") # 启动代谢活性量化 library(scMetabolism) countexp.Seurat <- sc.metabolism.Seurat( obj = countexp.Seurat, method = "AUCell", imputation = FALSE, ncores = 2, metabolism.type = "KEGG" )

可视化分析：让代谢活动"看得见"

代谢地图：细胞群体的代谢分布

通过UMAP降维技术，您可以直观地看到不同代谢通路在细胞群体中的分布模式：

# 绘制糖酵解通路的细胞分布 DimPlot.metabolism( obj = countexp.Seurat, pathway = "Glycolysis / Gluconeogenesis", dimention.reduction.type = "umap", size = 1 )

代谢通路维度图

代谢指纹：比较不同细胞类型的特征

使用点图快速识别各类细胞的特异性代谢模式：

# 比较关键代谢通路 key_pathways <- c("Glycolysis / Gluconeogenesis", "Oxidative phosphorylation", "Citrate cycle (TCA cycle)") DotPlot.metabolism( obj = countexp.Seurat, pathway = key_pathways, phenotype = "ident" )

代谢通路点图

代谢统计：量化分析的精确表达

箱线图为您提供代谢活性分布的统计视角：

# 绘制代谢活性分布箱线图 BoxPlot.metabolism( obj = countexp.Seurat, pathway = key_pathways, phenotype = "ident", ncol = 1 )

代谢通路箱线图

技术特色与算法优势

scMetabolism集成了四大核心算法，满足不同分析需求：

🎛️VISION算法- 默认方法，综合性能最优 ⚡AUCell算法- 计算速度快，资源消耗低 📈ssGSEA算法- 适用于小样本分析 🔬GSVA算法- 提供稳健的富集分数

应用场景与实践价值

免疫细胞代谢分析

识别不同免疫细胞亚群的代谢特征，理解免疫应答的代谢基础。

肿瘤微环境研究

描绘肿瘤细胞与免疫细胞间的代谢相互作用网络。

发育生物学应用

追踪细胞分化过程中的代谢重编程事件。

专家建议：最佳实践指南

1. 数据预处理- 确保输入数据质量，建议进行标准化的单细胞数据质控
2. 方法选择- 根据数据规模和计算资源选择合适的算法
3. 结果验证- 结合生物学知识对分析结果进行交叉验证

技术支撑与持续发展

scMetabolism由复旦大学肝癌研究所高强教授团队开发维护，持续集成最新的单细胞分析方法和代谢通路数据库。

通过scMetabolism，您将能够：

• 深入理解细胞功能背后的代谢机制
• 发现新的细胞亚群和功能状态
• 为疾病诊断和治疗提供代谢层面的新见解

现在就开启您的单细胞代谢分析之旅，探索细胞世界隐藏的代谢奥秘！

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