- 综合排序
- 最热优先
- 最新优先
- 来自专栏生物信息学_troubleshooting
Seurat, SeuratObject and Matrix version issue
如果你在安装和使用Seurat (v5) and SeuratObject (v5) 过程中，出现了一些关于Matrix package的问题，可以看看本文。 ).library(Seurat)library(SeuratObject)Error: package or namespace load failed for ‘SeuratObject’ in dyn.load 我发现1.6-2版本可以正常安装。 所以事情又回到了起点，还是需要安装Matrix 1.6-1. 4). 而Matrix package就需要Fortran compiler，我电脑没有安装，所以我需要安装fortran编译器。5).
4.7K61编辑于 2023-11-21 - 来自专栏生信技能树
假如你不喜欢最新版的Seurat包的单细胞理念
也是V5了，这样的话如果新人开始学单细胞转录组技术分析流程，使用默认的安装代码，就默认安装了V5版本的SeuratObject 和Seurat，非常可怕！！！ _4.1.3.tar.gz 2022-11-07 19:50 185K [ ] SeuratObject_4.1.4.tar.gz 2023-09-27 00:30 186K 首先卸载你默认安装的 然后就可以简单的使用代码去卸载你默认安装的V5版本的SeuratObject 和Seurat： remove.packages(“SeuratObject”) remove.packages(“Seurat 然后安装旧版本的SeuratObject 和Seurat 安装旧版本的SeuratObject 和Seurat需要首先拿到网页链接地址，然后从网页安装 # 4 download from URL packageurl ，就需要自己主动先安装那些缺失的包哈！
3.9K21编辑于 2023-11-14 将SeuratV5降为V4：目前试过最简便的方法，复制黏贴可用
先正常下载SeuratBiocManager::install("Seurat")BiocManager::install("SeuratObject")#此时的版本> packageVersion(" Seurat")[1] ‘5.1.0’> packageVersion("SeuratObject")[1] ‘5.0.2’> packageVersion("Matrix")[1] ‘1.6.1.1’ 然后单独卸载Seurat和SeuratObjectremove.packages("SeuratObject")remove.packages("Seurat")#detach(package:Seurat 'spatstat.core' are not available for package 'Seurat'此处的E:/develop/handmake_install_packages请更改为你本人安装这几个软件包的路径 ，但因为安装SeuratObject需要的Matrix软件包的版本为1.5-4，而下载Matrix过程中又要依赖spatstat.core软件包，因此在本地或者github下载这几个包。
4.1K00编辑于 2024-07-19- 来自专栏生信菜鸟团
玩转服务器-配置SeuratV4环境
Seurat V4 先正常安装Seurat，会默认安装V5版本及Seurat相关依赖包 #配置Seurat V4 #检查路径设置 .libPaths() #正常安装 install.packages ("SeuratObject") install.packages("Seurat") ##安装后检查 library(Seurat) installed.packages()["Seurat", c "SeuratObject")) #安装Seurat V4 install.packages('SeuratObject',repos=c('https://satijalab.r-universe.dev ()["SeuratObject", c("Package", "Version", "LibPath")] 成功安装SeuratObject 安装 Seurat V4 可能会遇到报错。 ，再次执行安装命令，即可成功安装。
75510编辑于 2025-04-02 - 来自专栏分析工具
Seurat4/Seurat5共存技巧学习
::install_version("SeuratObject", "4.1.4") remotes::install_version("Seurat", "4.4.0")# 重启设定V4路径.libPaths (c("/Library/Frameworks/R.framework/Versions/4.4-arm64/Resources/seurat4"))packageVersion("SeuratObject 第一次安装先安装SeuratV5，再安装SeuratV4# 确定路径，安装V5.libPaths()rm(list = ls()) install.packages('Seurat')library(Seurat )packageVersion("Seurat")packageVersion("SeuratObject")# 流程同上# 安装V4.libPaths()# 创建文件夹，放V4dir.create(" ("SeuratObject", "4.1.4") remotes::install_version("Seurat", "4.4.0")# 重启确认packageVersion("SeuratObject
66900编辑于 2024-08-24 - 来自专栏生信技能树
从零开始配置R编程语言软件环境
一直提示我要更新 而且很多人遇到了seurat版本问题 ： seurat版本问题 因为新手第一次安装，默认安装最新版，r语言软件，rstudio这个ide软件，里面的各个包！ AppData/Local/R/win-library/4.3" [2] "C:/Program Files/R/R-4.3.1/library" 我的seurat是v4，但是初学者现在开始默认安装的都是 now running under evolution status 2 (status 2 uses the sf package in place of rgdal) Attaching SeuratObject > detach("package:Seurat", unload = TRUE) > detach("package:SeuratObject", unload = TRUE) 一个简单的快捷方式 AppData/Local/R/win-library/4.3 $ ls -d *eurat* Seurat/ mousecortexref.SeuratData/ SeuratObject
65710编辑于 2023-12-28 单细胞分析一 下载数据，加载Seurat 包
Matrix 包版本更高的版本 尝试先卸载再重新安装： remove.packages("Matrix") install.packages("Matrix") 安装完成后，再次尝试加载 Seurat = 1.6.1 最后发现，Matrix没有删除干净，之前下载过其他版本R包，仍有Matrix 移除旧版本的包： remove.packages('Matrix') remove.packages('SeuratObject " %in% installed.packages()) { stop("SeuratObject package was not successfully removed.") } if ("Seurat /src/contrib/Archive/SeuratObject/SeuratObject_4.1.4.tar.gz https://cran.r-project.org/src/contrib/Archive /Seurat/Seurat_4.4.0.tar.gz 下载后放在Rpackages常用目录下 安装 Seurat 包 install.packages("D:/packages/SeuratObject
1.8K00编辑于 2024-06-24- 来自专栏生信菜鸟团
renv—R项目的时光机和工具箱
安装包并记录： # 正常安装 install.packages("dplyr") ##或者,使用专为当前环境安装 renv::install("tinyarray") #自动生成/更新 renv.lock lock文件中的元数据来安装每个包的完全相同的版本，无需手动一个个装包。 SeuratV4环境 ##激活renv环境,前提是在项目目录已经执行过 `renv::init()` renv::activate() ##卸载V5版本 remove.packages(c("Seurat","SeuratObject ")) #安装Seurat V4 install.packages('SeuratObject',repos=c('https://satijalab.r-universe.dev')) install.packages library(Seurat) installed.packages()["Seurat", c("Package", "Version", "LibPath")] installed.packages()["SeuratObject
59610编辑于 2025-04-09 - 来自专栏生信技能树
它想强迫我升级一系列seurat相关的单细胞R包
options(timeout=10000) # InstallData("pbmc3k") data("pbmc3k") 但是最近发现自己的一个电脑里面是没有SeuratData ，就需要安装它 : spam (2.9-1 -> 2.10-0 ) [CRAN] 9: sp (2.0-0 -> 2.1-2 ) [CRAN] 10: SeuratObject loadNamespace Execution halted ERROR: lazy loading failed for package ‘SeuratData’ 我机智地放弃了，我现在电脑里面的SeuratObject _1.1.3 RColorBrewer_1.1-3 pheatmap_1.0.12 [10] ggpubr_0.6.0 ggplot2_3.4.3 SeuratObject 有了这些压缩包文件，使用 前面的 install.packages 函数指定各个包文件路径，然后加上 type = "source", 就可以本地安装了，无需重新在线下载啦 ： install.packages
1.8K10编辑于 2023-12-05 - 来自专栏生信技能树
DoubletDecon 过滤到放弃！|| Github代码文献复现之卵巢和子宫内膜癌（四）
原理示意图如下： 代码学习 首先安装一下下这个包： if(! ： # bash终端操作 conda activate R4.4 tar -zcvf DoubletDecon-master.tar.gz DoubletDecon-master # 安装 R CMD nCount RNA if needed before running DoubletDecon library(DoubletDecon) packageVersion("DoubletDecon") seuratObject <- rna newFiles <- Improved_Seurat_Pre_Process(seuratObject, num_genes=50, write_files=F) # Patient ) 一开始我以为只是版本的问题，解决了 第一步的报错 这句代码：newFiles <- Improved_Seurat_Pre_Process(seuratObject
32010编辑于 2025-02-19 - 来自专栏单细胞天地
初试Seurat的V5版本
虽然说我们安装了Seurat的V5版本，但是初次使用的时候加载就报错了，如下所示： The sp package is now running under evolution status 2 (status 2 uses the sf package in place of rgdal) Error: package or namespace load failed for ‘SeuratObject c(lib.loc, .libPaths()), versionCheck = vI[[j]]): 载入了名字空间‘Matrix’ 1.6-1，但需要的是>= 1.6.3 错误: 无法载入程辑包‘SeuratObject :/Users/jimmy/AppData/Local/R/win-library/4.3’中删除程序包 (因为没有指定‘lib’) > install.packages('Matrix') 将程序包安装入
1.7K11编辑于 2023-12-26 - 来自专栏生信马拉松
生信马拉松 Day23 TCGA实践-2
单细胞超过2万个细胞，普通的16个G内存的电脑就无法完成，8个G内存的电脑一般跑1万个细胞就很困难了 4.Seurat标准流程 5.如果出现make not found报错，代表RTools软件没有安装 不同细胞类型是不同的，例如骨骼肌肉细胞的线粒体基因比例可能就很高 8.怎么本地安装一个R包 首先搜索这个包，在archive中右键复制链接，获得链接后复制到代码中的url中 packageurl <- "https://mirrors.ustc.edu.cn/CRAN/src/contrib/Archive/SeuratObject/SeuratObject_4.1.4.tar.gz" install.packages
20210编辑于 2024-03-05 - 来自专栏生信技能树
看起来全部的报错但是R包居然是安装并且成功加载
给一个学员设置R语言安装以及R包环境，遇到了一个超级有意思的现象，首先呢，在中国大陆网络设置太难了，不出意外GitHub在线安装失败： > if (! 下载GitHub包的压缩包文件本地安装 前面的 install_github 命令，这个时候替换成 install_local 命令即可： > install_local('carmonalab-UCell-v1.1 openssl, generics, data.table, crosstalk, tidyr, htmlwidgets, shiny, igraph, reticulate, spatstat.core, SeuratObject , plotly, pbapply, lmtest, fitdistrplus, Seurat Warning: 正在使用‘data.table’, ‘SeuratObject’, ‘Seurat’这个程序包 ，因此不会被安装 将程序包安装入‘C:/Users/win10/Documents/R/win-library/4.1’ (因为‘lib’没有被指定) 尤其是： 有二进制版本的，但源代码版本是后来的:
2.1K20编辑于 2021-12-16 - 来自专栏单细胞天地
如何直接用Seurat读取GEO中的单细胞测序表达矩阵
当我们把这三个文件后存在一个独立文件夹后可以直接利用Seurat （v3.0）的Read10X()命令读取并构建成行名称为基因名，列名称为barcode序列(基因名x细胞）的表达矩阵（也就是SeuratObject 2 Count matrix导入Seur 对于上述的表达矩阵，我们不能直接使用Seurat的Read10X()函数进行读取，但是要进行后续分析我们可以直接把这个表达矩阵变成SeuratObject CreateSeuratObject(counts = new_counts, min.cells = 3, project = "mydata_scRNAseq") 通过以上两种操作我们就可以完成Cell Ranger产出数据与SeuratObject
26.7K89发布于 2020-03-31 - 来自专栏作图丫
Harmony包：整合不同细胞类型的单细胞数据
R包安装 install.packages("harmony") #如果需要更新 library(devtools) install_github("immunogenomics/harmony") library HarmonyMatrix( my_pca_embeddings, meta_data, c("dataset", "donor", "batch_id"), do_pca = FALSE ) #Seurat管道 seuratObject <- RunHarmony(seuratObject, c("dataset", "donor", "batch_id")) 小编总结 Hormony包是一种整合多数据集的算法，以满足无监督单细胞数据联合嵌入的四个关键挑战
8K20编辑于 2022-03-29 - 来自专栏生物信息学_troubleshooting
Seurat v5 安装过程中碰到的问题和解决办法
上周解决了BPCells安装包的问题，以为就可以开始run 正式数据了。结果今天在安装Seurat v5过程中又是问题百出。现总结如下：1. Seurat v5主页推荐的package安装：我尝试了主页推荐的安装方法： install.packages("Seurat"), 弹出对话框需要选择安装各种dependent packages, 我选择 Yes，没有成功安装；选择No就可以安装成功，不过是4.3版本，并不是我想要的v5版本。 所以我选择目录安装的办法：Seurat_5.0.0.tgz in CRAN SeuratObject_5.0.0.tgz in CRAN在CRAN网站上将相应的packages下载好，然后选择目录安装的办法 ，就可以安装成功。
3.9K40编辑于 2023-11-14 - 来自专栏从头学R语言
从头学R语言——DAY 4
学习资料来源于生信星球批量安装单细胞所需的包#首先是设置镜像options("repos"="https://mirrors.ustc.edu.cn/CRAN/")if(! cran_packages <- c('tidyverse', 'msigdbr', 'patchwork', 'SeuratObject DelayedMatrixStats','org.Hs.eg.db', 'org.Mm.eg.db','clusterProfiler')#用for循环批量安装来自 = T) ) { install.packages(pkg,ask = F,update = F) require(pkg,character.only=T) }}#用for循环批量安装来自 BiocManager::install(pkg,ask = F,update = F) require(pkg,character.only=T) }}#再次加载所有包，检查有没有没安装好的
26110编辑于 2024-07-25 - 来自专栏分析工具
单细胞irGSEA分析:整合多种富集分析方式的R包
分析步骤-自己数据实践一下1、irGSEA安装大多数人只需要这么安装即可，如果需要使用python还可以参考开发者的进阶版。 "rlang", "RMTstat", "RobustRankAggreg", "roxygen2", "Seurat", "SeuratObject #### Seurat V5对象 ####sc_dataset <- SeuratObject::UpdateSeuratObject(sc_dataset)sc_dataset2 <- CreateSeuratObject
1.1K10编辑于 2024-08-16 - 来自专栏单细胞学习
单细胞学习小组第一天
1 批量安装包，代码如下：#首先是设置镜像options("repos"="https://mirrors.ustc.edu.cn/CRAN/")if(! //mirrors.ustc.edu.cn/bioc/")#来自cran的包放在一个向量里cran\_packages <- c('tidyverse','msigdbr','patchwork','SeuratObject GOplot','GSVA','plotmo','regplot','scRNAseq','BiocStyle','celldex','SingleR','BiocParallel')#用for循环批量安装来自 ) { BiocManager::install(pkg,ask = F,update = F)require(pkg,character.only=T) }}#再次加载所有包，检查有没有没安装好的 ；如果你电脑上没有BiocManager这个包，就会执行安装。
34311编辑于 2024-06-17 - 来自专栏生信菜鸟团
Seurat Weekly NO.13 || 依赖关系与维护
而在这次升级中，把原来的函数spatstat::markvario 变成了 spatstat.core::markvario所以从新安装的时候会有上面的报错。 安装旧版本的spatstat。你不是更新了吗？我用旧的。 install的过程是我们买书（R包），为什么会有不同的安装方式呢？因为不同的书放在不同的商城，所以我们要从不同的地方来采购。 install.packages()是从CRAN标准库安装，devtools::install_github()是从菜市场安装。买来之后，library()就是拿出来读了，想读哪本书，就拿哪一本。 rlang" [34] "ROCR" "Rtsne" "scales" "scattermore" "sctransform" "SeuratObject
1.7K10发布于 2021-04-29
腾讯云开发者
Copyright © 2013 - 2026 Tencent Cloud. All Rights Reserved. 腾讯云 版权所有
深圳市腾讯计算机系统有限公司 ICP备案/许可证号：粤B2-20090059 
粤公网安备44030502008569号
腾讯云计算（北京）有限责任公司 京ICP证150476号 | 京ICP备11018762号