singleR的7个数据库文件下载失败的解决方案

时间:2022-07-24
本文章向大家介绍singleR的7个数据库文件下载失败的解决方案,主要内容包括其使用实例、应用技巧、基本知识点总结和需要注意事项,具有一定的参考价值,需要的朋友可以参考一下。

singleR是目前单细胞转录组领域算是比较出众的自动化细胞类型注释系统,所以我分享的两个祖传代码里面都加上了它,成为标准流程:

singleR自带7个数据库文件,需要联网才能下载,其中5个是人类数据,2个是小鼠的数据:

  • BlueprintEncodeData Labels
  • HumanPrimaryCellAtlasData Labels
  • DatabaseImmuneCellExpressionData Labels
  • NovershternHematopoieticData Labels
  • MonacoImmuneData Labels
  • ImmGenData Labels
  • MouseRNAseqData Labels

联网下载不同数据库文件的代码是:

library(SingleR)
cg=BlueprintEncodeData()
cg=DatabaseImmuneCellExpressionData()
cg=NovershternHematopoieticData()
cg=MonacoImmuneData()
cg=ImmGenData()
cg=MouseRNAseqData()
cg=HumanPrimaryCellAtlasData()

就会有一个问题,中国大陆地区的部分网络其实是没办法联通singleR数据库中心,所以文件是下载失败的。收到很多粉丝求助,所以我就简单检查了一下singleR的下载数据库文件联网机制:

singleR的下载数据库文件联网机制

查看snapshotDate()函数,发现它属于AnnotationHub 包,再次查看相关函数,发现了它存放数据库文件的地址, 如下:

AnnotationHub 包文件地址

可以看到,其函数下载的数据库文件,都在这里,其实找一下8月30号的文件即可,但是我嫌弃它麻烦,就全部打包啦。上传到百度云:

链接:https://pan.baidu.com/s/1y4uJOmOjLe-vrNfw0fSi1w 
提取码:tree

如果是Windows用户的话,解压后,放在指定路径的文件夹即可

 C:Userswin10AppDataLocalExperimentHubExperimentHub  
 # 其中 win10 需要替换成为你自己的用户名哦

然后你再次运行:

library(SingleR)
hpca.se <- HumanPrimaryCellAtlasData()
hpca.se

就会发现你已经跨越了网路障碍,可以使用singleR的各个数据库文件啦。

后来在群里大家交流的时候,发现一个更好大家解决方案,来自于我们一直强推的《生信会客厅》。他上传的就是我前面的数据库文件,所以也就无需找到文件夹去替换文件。

你使用他的百度云,可以拿到后缀名是RData的文件,使用方法如下:

refdata <- get(load("ref_Monaco_114s.RData"))
sce_for_SingleR <- GetAssayData(sce, slot="data")
clusters <- sce@meta.data$seurat_clusters
pred.hesc <- SingleR(test = sce_for_SingleR, ref = refdata, 
                     labels = refdata$label.fine,
                     #因为样本主要为免疫细胞(而不是全部细胞),因此设置为label.fine
                     method = "cluster", clusters = clusters,
                     #这里我们为上一步分的9个cluster注释celltype
                     assay.type.test = "logcounts", assay.type.ref = "logcounts")
table(pred.hesc$labels)

云盘链接是:

链接:https://pan.baidu.com/s/13EjK-66tZKRsSl9G80S7uw 
提取码:8mfb

文件如下:

《生信会客厅》的文件夹打包

往期回顾

单细胞转录组基础分析一:分析环境搭建

单细胞转录组基础分析二:数据质控与标准化

单细胞转录组基础分析三:降维与聚类

单细胞转录组基础分析四:细胞类型鉴定

单细胞转录组基础分析五:细胞再聚类

单细胞转录组基础分析六:伪时间分析

单细胞转录组基础分析七:差异基因富集分析

单细胞转录组基础分析八:可视化工具总结

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