【代码更新】单细胞分析实录(21):|【代码更新】单细胞分析实录(21): 非负矩阵分解(NMF)的R代码实现，只需两步，啥图都有【代码更新】单细胞分析实录

1. 起因之前的代码(单细胞分析实录(17): 非负矩阵分解(NMF)代码演示)没有涉及到python语法，只有4个python命令行，就跟Linux下面的ls grep一样的。然鹅，有几个小伙伴不会命令行，所以我决定再改写一下，把命令行都放到R下面运行。
2. 尝试 2.1 一开始，我的想法是教大家在R里面调用python，需要提前下载好anaconda和一些python包
然而想了想在Windows上安装python包可能对大家不是很友好，有些包很难装，我之前也弄了很久。考虑到这次更新是针对桌面版Rstudio用户，故没有采用。
2.2 最终，我采用的方案是，使用Rstudio Server，也就是网页版Rstudio
这样做有几个好处：

直接和云服务器连接，服务器下载python包和R包都很容易（云服务器刚买，下血本）
我提前配置好运行环境，用户只需上传数据，分析数据，下载数据即可。

代码方面也更加简化：

我尽量减少了人工处理的时间，主要分析代码只有两行

如果你之前在我这儿拿过代码，可以直接找我要更新的代码。此外，如果因为之前的代码涉及命令行，你操作起来有困难，可以找我开Rstudio Server的账户 (高端玩家就别了，服务器配置比较低，就够几个人用的那种)。

3. 注意

我会提前安装可能用到的R包，所以不用重复安装，直接library就可以
请大家及时下载结果文件，以免丢失；也请大家在做完分析后，删除表达数据，服务器存储空间不是很大
每个账号只保留半个月时间，若想再次使用，可以联系我再开一个账号
有任何问题可以微信或者邮箱问我

接下来简单介绍一下，使用方法

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【【代码更新】单细胞分析实录(21):|【代码更新】单细胞分析实录(21): 非负矩阵分解(NMF)的R代码实现，只需两步，啥图都有】之后就可以看见Rstudio的界面了

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然后确保你的家目录下面有图中框出来的几个文件，并点击进入count_data文件夹
上传数据
点击upload上传数据

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运行代码
主要是3.R中的step1和step2两个函数

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library(reticulate)use_condaenv(condaenv = "cnmf_env", required = T,conda = "/home/hsy/miniconda3/bin/conda") py_config() #如果显示cnmf_env环境里面的python就OKsource("1.R") step1(dir_input = "count_data",dir_output = "res1",k=3:5,iteration = 50) #这里为了演示方便，取值都比较小source("2.R") step2(dir_input = "res1",dir_output = "res2",dir_count = "count_data",usage_filter = 0.03,top_gene = 30,cor_min = 0,cor_max = 0.6)

查看结果
step2之后，会在res2文件夹中生成结果文件

sampleID_program.usage.norm.txt和sampleID_program.Zscore.txt 是NMF分解表达矩阵得到的两个矩阵program_topngene.txt 这是所有program的前几十个基因，一般会放到文件附表program_pearson_cor.complete.heatmap.pdf program之间的相关性热图 cor_heatmap_data.txt 用来画上图的数据program_topngene_enrichment.xlsx program_topngene_enrichment_order.csv 这两个都是对program前几十个基因的富集分析结果，这两个文件可以用来辅助我们理解program，其中第二个文件和相关性热图的顺序一致，看起来更方便sampleID_program_gene.heatmap.pdf 用来验证在这个样本中，program找得对不对，其实就是看program的表达，一般看program的前几十个基因 sampleID_data_heatmap.txt 用来画上面那个热图的数据

program之间的相关性热图