初學(xué)者 推薦直接裝最新版R。見https://www.bilibili.com/video/BV1J44y1R7ci/
原來的4.3的使用者，如果要學(xué)單細(xì)胞的話，也是該更新了，4.4.x用起來沒什么問題。
由于R語言版本更新多半需要費時間折騰一番，所以有很多人是懶于更新的，比如我。
我這里記錄了4.3目前遇到的幾個問題，以及不更新R語言版本的解決辦法。
[TOC]
1.Matrix 包
他是Seurat的依賴包，必須要安裝好它，否則Seurat受影響。
Matrix這個包，它的install.packges快捷安裝已經(jīng)不能直接使用，因為只支持最新版本，而最新版本的Matrix要求R語言版本>=4.4.0
現(xiàn)在講的這個方法是安裝歷史版本的R包，不僅適用于Matrix，也適用于其它的包。
解決辦法是自行在網(wǎng)站上面復(fù)制它的舊版本的鏈接，然后用手動安裝的方法來裝。
所有的歷史版本R包都在：
https://cran.r-project.org/src/contrib/Archive/
每一個包是一個文件夾，搜索Matrix，點進去找比較新的版本即可。
install.packages("https://cran.r-project.org/src/contrib/Archive/Matrix/Matrix_1.6-5.tar.gz",repos = NULL)
2.Bioconductor的鏡像問題
這個問題在生信技能樹有介紹過：
https://mp.weixin.qq.com/s/qIuZ0D_CtDf9iv-ndnuV4g
BiocManager::install要配合西湖鏡像使用才可以,我們常用的清華和中科大鏡像都已經(jīng)只保留4.4適配的R包了，不能直接用。
options(BioC_mirror="https://mirrors.westlake.edu.cn/bioconductor")
3.celldex更新了
這是一個singleR的附屬R包，用于提供細(xì)胞注釋參考數(shù)據(jù)的。4.3版本能夠直接用BiocManager安裝的是舊版本，有7個參考數(shù)據(jù):
[1] "BlueprintEncodeData"
[2] "DatabaseImmuneCellExpressionData"
[3] "HumanPrimaryCellAtlasData"
[4] "ImmGenData"
[5] "MonacoImmuneData"
[6] "MouseRNAseqData"
[7] "NovershternHematopoieticData"
新版本除了這些參考數(shù)據(jù)之外還提供了一些新的函數(shù)。可以在網(wǎng)頁復(fù)制鏈接source package來裝，問題是它有很多依賴包也是更新了的，也得挨個復(fù)制鏈接裝，比較麻煩。
每個R包都有自己對應(yīng)的頁面,下面這個鏈接把包名換掉即可直接跳轉(zhuǎn)：
https://www.bioconductor.org/packages/release/bioc/html/celldex.html
第二個箭頭就是復(fù)制鏈接的地方??
要裝這么一大堆。。。
install.packages("https://www.bioconductor.org/packages/release/bioc/src/contrib/gypsum_1.0.1.tar.gz",repos = NULL)
install.packages("https://www.bioconductor.org/packages/release/bioc/src/contrib/rhdf5filters_1.16.0.tar.gz",repos = NULL)
install.packages("https://bioconductor.org/packages/release/bioc/src/contrib/rhdf5_2.48.0.tar.gz",repos = NULL)
install.packages("https://www.bioconductor.org/packages/release/bioc/src/contrib/alabaster.base_1.4.2.tar.gz",repos = NULL)
install.packages("https://www.bioconductor.org/packages/release/bioc/src/contrib/alabaster.matrix_1.4.2.tar.gz",repos = NULL)
install.packages("https://www.bioconductor.org/packages/release/bioc/src/contrib/alabaster.se_1.4.1.tar.gz",repos = NULL)
install.packages("https://www.bioconductor.org/packages/release/data/experiment/src/contrib/celldex_1.14.0.tar.gz",repos = NULL)
library(celldex)
ls("package:celldex")
## [1] "BlueprintEncodeData" "DatabaseImmuneCellExpressionData"
## [3] "defineTextQuery" "fetchLatestVersion"
## [5] "fetchMetadata" "fetchReference"
## [7] "HumanPrimaryCellAtlasData" "ImmGenData"
## [9] "listReferences" "listVersions"
## [11] "MonacoImmuneData" "MouseRNAseqData"
## [13] "NovershternHematopoieticData" "saveReference"
## [15] "searchReferences" "surveyReferences"
新增的函數(shù)用處詳見：
4.gsva更新了
這個倒不需要4.3的同學(xué)干啥，是以后更新到了4.4，對應(yīng)的代碼要改。
引用一個令我驕傲的學(xué)生(Lulu)的消息
老師的這條代碼ES = gsva(exp, h_list) 在版本更新后好像會報錯Error in gsva(exp, h_list) : Calling gsva(expr=., gset.idx.list=., method=., …) is defunct; use a method-specific parameter object (see ‘?gsva’).
查閱了GSVA包的說明，這個代碼被更新掉了，現(xiàn)在用這個能跑：gsvapar <- gsvaParam(exp, h_list, maxDiff=TRUE) ES <- gsva(gsvapar)，等于是創(chuàng)建了gsva對象。
什么神仙學(xué)生啊！發(fā)現(xiàn)問題、解決問題、表達(dá)清楚然后通知了老師！
