目前还没有很好的用于可视化Seurat分析结果的工具，当生物信息分析员将结果交给用户后，用户如果没有任何R语言基础，还是比较难去自行进行结果检索和再分析，这个R包可以帮助此类用户进行交互，实现分析结果的可视化，方便用户自行出图。用户仅需要在自己电脑上配置好R和Rstudio，然后安装运行此软件即可，无需其他操作。
本质上就是把R包
Seurat里的部分绘图工具和差异分析工具进行可视化！
此R包参考了开源程序:
1. Hla-Lab/SeuratExplorer: An interactive R shiny application for exploring scRNAseq data processed in Seurat.
2. junjunlab/scRNAtoolVis: Some useful function to make your scRNA-seq plot more beautiful.
Support Rds file size no more than 5GB. Open
You can install the development version of SeuratExplorer like so:
# install dependency
if (!require("BiocManager", quietly = TRUE))
install.packages("BiocManager")
BiocManager::install("ComplexHeatmap")
# install SeuratExplorer
if(!require(devtools)){install.packages("devtools")}
install_github("fentouxungui/SeuratExplorer")建议将各个软件包升级到最新版本！否则可能出现兼容问题
Run App:
library(SeuratExplorer)
launchSeuratExplorer()- support data processed by Seurat V5 and older versions. it may takes a while for loading data.
- 支持下载cell meta信息，可用于统计特定分辨率下的细胞比例。
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支持选择Dimension Reductions
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支持选择不同的细胞分群方案
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支持split
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支持调整图像长宽比
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支持是否显示cluster label
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支持调整label大小
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支持调整点的大小
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支持pdf下载，所见即所得
Example plots:
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支持输入多个基因名，以空格分割，基因名可不区分大小写。支持从excel拷贝多个基因！
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支持选择Dimension Reductions
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支持split
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支持自定义最大和最小表达值对应的颜色
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支持调整图像长宽比
-
支持调整点的大小
-
支持pdf下载，所见即所得
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支持输入多个基因名，以空格分割，基因名可不区分大小写。支持从excel拷贝多个基因！
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支持选择不同的细胞分群方案
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支持split
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支持stack和flip图像, 和指定颜色的映射
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支持自定义最大和最小表达值对应的颜色
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支持调整点的大小
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支持调整x轴和y轴label的字体大小
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支持调整图像长宽比
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支持pdf下载，所见即所得
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支持输入多个基因名，以空格分割，基因名可不区分大小写。支持从excel拷贝多个基因！
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支持选择不同的细胞分群方案和指定所使用的clusters
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支持split
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支持对cluster/idents进行聚类
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支持旋转坐标轴lable和旋转整个图像
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支持调整点的大小和透明度
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支持调整x轴和y轴label的字体大小
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支持调整图像长宽比
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支持pdf下载，所见即所得
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支持输入多个基因名，以空格分割，基因名可不区分大小写。支持从excel拷贝多个基因！
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支持选择不同的细胞分群方案
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支持调整cluster label的大小、xy轴的位置和旋转角度
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支持调整Group bar的高度
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支持调整Group间的间隙大小
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支持调整基因名的字体大小
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支持调整图像长宽比
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支持pdf下载，所见即所得
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支持输入多个基因名，以空格分割，基因名可不区分大小写。支持从excel拷贝多个基因！
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支持选择不同的细胞分群方案
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支持调整cluster label的大小、xy轴的位置和旋转角度
-
支持调整Group bar的高度
-
支持调整Group间的间隙大小
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支持调整基因名的字体大小
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支持调整图像长宽比
-
支持pdf下载，所见即所得
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支持输入多个基因名，以空格分割，基因名可不区分大小写。支持从excel拷贝多个基因！
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支持选择不同的细胞分群方案
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支持调整列的数目
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支持Stack和指定颜色的映射
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支持调整x轴和y轴label的字体大小
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支持调整图像长宽比
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支持pdf下载，所见即所得
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支持调整图像长宽比
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支持分面
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支持pdf下载，所见即所得
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支持同时计算所有群的marker基因
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支持计算指定群之间的差异基因
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支持先做subset，再计算指定群之间的差异基因
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支持自定义部分计算参数
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支持结果下载
首先逐个细胞计算得出每个细胞里的高表达基因[即该基因的UMI比例大于所设定的阈值]； 然后分群（celltype列）汇总高表达基因，得到每个高表达基因在每群里发生高表达的细胞数目，以及表达比例的均值和和中位值。
对于感兴趣的基因list分组做简要的统计分析，得到该基因在每群里的表达阳性比例，表达水平的均值和中位值
-
Find Top Correlated Gene Pairs用于找出top 1000 correlated gene pairs -
Find Correlated Genes for A Gene用于找出对于感兴趣的某个基因，找出与其表达相关性强的基因 -
Calculate Correlation for A Gene List用于对一组感兴趣的基因list，计算所有组合的表达相关性 -
如结果为空，或未找到对应的Gene Pairs，是由于输入基因的表达值太低，被去除了
-
支持分区计算correlation值
-
支持pearson和spearman算法
#> R version 4.4.1 (2024-06-14 ucrt)
#> Platform: x86_64-w64-mingw32/x64
#> Running under: Windows 11 x64 (build 22631)
#>
#> Matrix products: default
#>
#>
#> locale:
#> [1] LC_COLLATE=Chinese (Simplified)_China.utf8
#> [2] LC_CTYPE=Chinese (Simplified)_China.utf8
#> [3] LC_MONETARY=Chinese (Simplified)_China.utf8
#> [4] LC_NUMERIC=C
#> [5] LC_TIME=Chinese (Simplified)_China.utf8
#>
#> time zone: Asia/Shanghai
#> tzcode source: internal
#>
#> attached base packages:
#> [1] stats graphics grDevices utils datasets methods base
#>
#> loaded via a namespace (and not attached):
#> [1] compiler_4.4.1 fastmap_1.2.0 cli_3.6.3 tools_4.4.1
#> [5] htmltools_0.5.8.1 rstudioapi_0.16.0 yaml_2.3.8 rmarkdown_2.27
#> [9] highr_0.11 knitr_1.47 xfun_0.45 digest_0.6.36
#> [13] rlang_1.1.4 evaluate_0.24.0