Esta é a vinheta inicial do curso Análise de Dados de Transcriptômica Single-Cell e Espacial. Seu objetivo é preparar o ambiente do RStudio e instalar previamente os pacotes que serão utilizados nas aulas.
Os pacotes são organizados conforme sua origem — CRAN, Bioconductor ou GitHub — e cada instalação somente é executada quando o pacote ainda não está disponível ou não atende à versão mínima necessária. As dependências transitivas são resolvidas pelos próprios instaladores. Dessa forma, você pode executar novamente os blocos sem reinstalar desnecessariamente os pacotes que já possui.
Caso você não possua a maioria desses pacotes instalados, o processo todo pode demorar algum tempo. Por favor, mantenha atenção às mensagens de erro para evitar que algum pacote não tenha sido apropriadamente instalado.
Recomendação: execute o RStudio com permissões suficientes para gravar na biblioteca de pacotes. Após concluir todas as instalações, reinicie a sessão do R antes de continuar o curso.
O comando abaixo mostra o diretório de trabalho atual:
getwd()Se necessário, crie e defina outro diretório de trabalho. Substitua o caminho do exemplo por aquele que será utilizado no curso.
# novo_diretorio <- "~/curso_transcriptomica"
# dir.create(novo_diretorio, showWarnings = FALSE, recursive = TRUE)
# setwd(novo_diretorio)list.files()O R procura e instala pacotes nos diretórios mostrados por:
.libPaths()Execute os próximos blocos na ordem apresentada. Dependendo da
conexão com a internet e do computador utilizado, a primeira instalação
pode demorar vários minutos. As versões atuais do
RGraphSpace e do PathwaySpace requerem R 4.5.0
ou mais recente; o primeiro bloco interrompe a instalação com uma
mensagem clara caso a versão do R precise ser atualizada.
Este bloco instala somente os pacotes do CRAN chamados diretamente
pelas vinhetas ou necessários para instalar e compilar o material. O
Seurat e o SeuratObject devem estar na série 5
ou mais recente.
if (getRversion() < package_version("4.5.0")) {
stop(
"Este curso requer R 4.5.0 ou mais recente por causa do ",
"RGraphSpace e do PathwaySpace. Atualize o R antes de continuar."
)
}
pacotes_cran <- c(
"Seurat", "SeuratObject", "sctransform", "dplyr", "tibble", "tidyr",
"ggplot2", "patchwork", "gridExtra", "RANN", "future", "Matrix",
"knitr", "rmarkdown", "remotes", "BiocManager"
)
versoes_minimas_cran <- c(
Seurat = "5.0.0",
SeuratObject = "5.0.0"
)
for (pacote in pacotes_cran) {
precisa_instalar <- !requireNamespace(pacote, quietly = TRUE)
if (
pacote %in% names(versoes_minimas_cran) &&
!precisa_instalar &&
packageVersion(pacote) < package_version(versoes_minimas_cran[[pacote]])
) {
precisa_instalar <- TRUE
}
if (precisa_instalar) {
install.packages(pacote, dependencies = NA)
}
}O BiocManager, instalado no bloco anterior, é utilizado
para obter as dependências do Bioconductor exigidas pelo
CellChat.
pacotes_bioconductor <- c("BiocGenerics", "BiocNeighbors", "ComplexHeatmap")
for (pacote in pacotes_bioconductor) {
if (!requireNamespace(pacote, quietly = TRUE)) {
BiocManager::install(
pacote,
ask = FALSE,
update = FALSE)}}Este bloco instala os pacotes obtidos diretamente do GitHub. O
SeuratData permite acessar conjuntos de dados do Seurat; o
CellChat é usado na inferência de comunicação celular; o
RGraphSpace e o PathwaySpace sustentam as
projeções espaciais; e o spacexr fornece a implementação do
RCTD utilizada no curso.
As vinhetas internas desses pacotes não são compiladas, pois não são
necessárias para o curso. Somente as dependências obrigatórias são
instaladas e os demais pacotes já presentes não são atualizados em
bloco. Para RGraphSpace, PathwaySpace e
spacexr, o código também exige as versões mínimas
compatíveis com este material. No caso do spacexr, a
presença da função create.RCTD() é confirmada para evitar o
uso acidental de uma interface incompatível.
repositorios_github <- c(
SeuratData = "satijalab/seurat-data", CellChat = "jinworks/CellChat",
RGraphSpace = "sysbiolab/RGraphSpace", PathwaySpace = "sysbiolab/PathwaySpace",
spacexr = "dmcable/spacexr")
versoes_minimas_github <- c(RGraphSpace = "1.5.2",PathwaySpace = "1.5.1",spacexr = "2.2.1")
for (pacote in names(repositorios_github)) {
precisa_instalar <- !requireNamespace(pacote, quietly = TRUE)
if (
pacote %in% names(versoes_minimas_github) &&
!precisa_instalar &&
packageVersion(pacote) < package_version(versoes_minimas_github[[pacote]])
) {precisa_instalar <- TRUE}
if (
pacote == "spacexr" && !precisa_instalar &&
!exists(
"create.RCTD", envir = asNamespace("spacexr"),inherits = FALSE)){
precisa_instalar <- TRUE}
if (precisa_instalar) {
remotes::install_github(
repositorios_github[[pacote]],
dependencies = NA,
build_vignettes = FALSE,
upgrade = "never")}}SeuratDataO conjunto espacial stxBrain, utilizado nas vinhetas de
controle de qualidade e de RCTD, é distribuído como um pacote de dados
separado. Para que o download não seja necessário durante as análises, o
próximo bloco também o instala antecipadamente e pode demorar alguns
minutos na primeira execução.
pacotes_dados_seurat <- c(stxBrain.SeuratData = "stxBrain")
for (pacote in names(pacotes_dados_seurat)) {
if (!requireNamespace(pacote, quietly = TRUE)) {
limite_tempo_anterior <- getOption("timeout")
tryCatch(
{
options(timeout = max(600, limite_tempo_anterior))
SeuratData::InstallData(pacotes_dados_seurat[[pacote]])
},
finally = options(timeout = limite_tempo_anterior))}}Depois de executar os três grupos de instalação e instalar o conjunto de dados, reinicie a sessão pelo menu Session > Restart R do RStudio. Em seguida, execute o bloco abaixo para conferir a disponibilidade de todos os pacotes diretamente utilizados nas vinhetas e das dependências do Bioconductor instaladas explicitamente.
pacotes_curso <- c(
"Seurat", "SeuratObject", "SeuratData", "stxBrain.SeuratData",
"sctransform", "dplyr", "tibble", "tidyr", "ggplot2", "patchwork",
"gridExtra", "RANN", "future", "Matrix", "CellChat", "RGraphSpace",
"PathwaySpace", "spacexr", "BiocGenerics", "BiocNeighbors",
"ComplexHeatmap", "knitr", "rmarkdown", "remotes", "BiocManager"
)
estado_pacotes <- vapply(
pacotes_curso,
requireNamespace,
logical(1),
quietly = TRUE
)
data.frame(
pacote = pacotes_curso,
instalado = unname(estado_pacotes),
row.names = NULL
)O valor TRUE na coluna instalado confirma
que o pacote correspondente está disponível. Se algum pacote aparecer
como FALSE, execute novamente o bloco referente à sua
origem e observe as mensagens apresentadas pelo R.
As versões de Seurat, RGraphSpace,
PathwaySpace e spacexr são verificadas
separadamente. A coluna atende_requisito será
TRUE quando o pacote estiver disponível na versão mínima
esperada pelo material.
versoes_minimas <- c(
Seurat = "5.0.0", RGraphSpace = "1.5.2",PathwaySpace = "1.5.1",spacexr = "2.2.1")
versoes_instaladas <- vapply(
names(versoes_minimas),
function(pacote) {
if (requireNamespace(pacote, quietly = TRUE)) {
as.character(packageVersion(pacote))
} else {
NA_character_
}
},
character(1)
)
atende_requisito <- vapply(
names(versoes_minimas),
function(pacote) {
requireNamespace(pacote, quietly = TRUE) &&
packageVersion(pacote) >= package_version(versoes_minimas[[pacote]])
},
logical(1)
)
data.frame(
pacote = names(versoes_minimas),
versao_instalada = unname(versoes_instaladas),
versao_minima = unname(versoes_minimas),
atende_requisito = unname(atende_requisito),
row.names = NULL)sessionInfo()