A. python版本的inferCNVpy的使用指南
InferCNVpy的使用指南如下：
一、安装与环境配置
- Python版本要求：确保你的系统安装了Python 3.8或更新版本。推荐使用Miniconda进行安装和管理。
- 安装InferCNVpy：可以从PyPI获取最新稳定版进行安装，或者选择安装开发版本。
二、数据准备
- 数据格式：需要annodata对象，这通常来源于mtx文件。
- 基因位置信息：提供每个基因的染色体位置信息，包括基因所在的染色体、起始和结束位置。这些信息可以存储在如gene_infor.csv的文件中。
三、主要分析步骤
- 使用分析函数：主要使用.tl.infercnv函数进行处理。
- 关键参数：
- reference_cat：用于CNV参考的细胞群，需根据具体实验设计选择合适的参考细胞类型。
- window_size：算法会根据这个参数对基因进行排序比较，默认值为100，但可能需要根据数据集基因数量进行调整。
- reference_key：指定在adata.obs中存储参考细胞类型信息的列名。
四、结果存储与可视化
- 结果存储：分析结果会存储在adata.obsm[“X_cnv”]和adata.obs[“cnv_score”]中。
- 可视化：通过cnv_score进行可视化，可以帮助辨识出恶性细胞群或其他感兴趣的细胞亚群。
请注意，InferCNVpy仍处于实验阶段，其结果可能未经充分验证，与InferCNV的结果存在差异，但通常显示出相似的趋势。在使用时请谨慎评估结果的可靠性。