R语言4.3该考虑更新了，或者也可以…
R语言4.3该考虑更新了，或者也可以…
初学者 推荐直接装最新版R。见https://www.bilibili.com/video/BV1J44y1R7ci/
原来的4.3的使用者，如果要学单细胞的话，也是该更新了，4.4.x用起来没什么问题。
由于R语言版本更新多半需要费时间折腾一番，所以有很多人是懒于更新的，比如我。
我这里记录了4.3目前遇到的几个问题，以及不更新R语言版本的解决办法。
1.Matrix 包2.Bioconductor的镜像问题3.celldex更新了4.gsva更新了
1.Matrix 包
他是Seurat的依赖包，必须要安装好它，否则Seurat受影响。
Matrix这个包，它的install.packges快捷安装已经不能直接使用，因为只支持最新版本，而最新版本的Matrix要求R语言版本>=4.4.0
现在讲的这个方法是安装历史版本的R包，不仅适用于Matrix，也适用于其它的包。
解决办法是自行在网站上面复制它的旧版本的链接，然后用手动安装的方法来装。
所有的历史版本R包都在：
https://cran.r-project.org/src/contrib/Archive/
每一个包是一个文件夹，搜索Matrix，点进去找比较新的版本即可。
install.packages("https://cran.r-project.org/src/contrib/Archive/Matrix/Matrix_1.6-5.tar.gz",repos = NULL)
2.Bioconductor的镜像问题
这个问题在生信技能树有介绍过：
https://mp.weixin.qq.com/s/qIuZ0D_CtDf9iv-ndnuV4g
BiocManager::install要配合西湖镜像使用才可以,我们常用的清华和中科大镜像都已经只保留4.4适配的R包了，不能直接用。
options(BioC_mirror="https://mirrors.westlake.edu.cn/bioconductor")
3.celldex更新了
这是一个singleR的附属R包，用于提供细胞注释参考数据的。4.3版本能够直接用BiocManager安装的是旧版本，有7个参考数据:
[1] "BlueprintEncodeData"
[2] "DatabaseImmuneCellExpressionData"
[3] "HumanPrimaryCellAtlasData"
[4] "ImmGenData"
[5] "MonacoImmuneData"
[6] "MouseRNAseqData"
[7] "NovershternHematopoieticData"
新版本除了这些参考数据之外还提供了一些新的函数。可以在网页复制链接source package来装，问题是它有很多依赖包也是更新了的，也得挨个复制链接装，比较麻烦。
每个R包都有自己对应的页面,下面这个链接把包名换掉即可直接跳转：
https://www.bioconductor.org/packages/release/bioc/html/celldex.html
第二个箭头就是复制链接的地方👆
要装这么一大堆。。。
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"
新增的函数用处详见：
https://www.bioconductor.org/packages/release/data/experiment/vignettes/celldex/inst/doc/userguide.html
4.gsva更新了
这个倒不需要4.3的同学干啥，是以后更新到了4.4，对应的代码要改。
引用一个令我骄傲的学生(Lulu)的消息
老师的这条代码ES = gsva(exp, h_list) 在版本更新后好像会报错Error in gsva(exp, h_list) : Calling gsva(expr=., gset.idx.list=., method=., …) is defunct; use a method-specific parameter object (see ‘?gsva’). 查阅了GSVA包的说明，这个代码被更新掉了，现在用这个能跑：gsvapar <- gsvaParam(exp, h_list, maxDiff=TRUE) ES <- gsva(gsvapar)，等于是创建了gsva对象。
什么神仙学生啊！发现问题、解决问题、表达清楚然后通知了老师！
腾讯云开发者
