单细胞转录组基础分析一：分析环境搭建
硬件配置
10X Genomics单细胞数据分析对电脑硬件配置要求比较高。上游分析软件Cell Ranger最低配置要求8核CPU+64G内存，推荐配置为16核CPU+128G内存，这显然不是个人电脑可以胜任的。下游分析使用R语言Seurat包时，10000个细胞的表达矩阵，8G内存的电脑就不能应付了。因此没有服务器的同学不用考虑上游分析，仅做下游分析最低也要16G内存的电脑。
R语言的安装
R语言安装程序官方下载链接：https://cran.r-project.org/
windows版本选择红色箭头所示链接
点击后进入以下界面，继续点击红色箭头所指链接
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注意：不要安装最新的R语言4.0版本，很多包还不提供支持！！！
点击后进入以下界面，继续点击红色箭头所指3.6.3版本
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安装文件下载后就是常规的windows程序安装过程了
Rtools的安装
Rtools的相当于R在windows中使用的一个补丁，我只在安装R包的时候遇到过rtools报错，其它时候没感觉到它的存在。官方解释如下：
Rtools provides a toolchain for Windows platform that work well with R. It mainly includes GNU make, GNU gcc, and other utilities commonly used on UNIX-ish platform. R statistical language & environment is that it is open source and cross-platform.
Rtools下载地址：
https://cran.r-project.org/bin/windows/Rtools/history.html
下载箭头所示版本安装即可，注意以下安装界面：
红框标注的两个选项一定都要选择，第一个选项默认是没打钩的。
RStudio的安装
Rstudio的下载链接：https://rstudio.com/products/rstudio/download/
选择红色箭头所示链接
点击后进入以下界面，继续点击红色箭头所指链接
安装文件下载后就是常规的windows程序安装过程了
Rstudio界面下安装分析所用的R包
使用代码安装R包
打开RStudio，同时按住键盘上Ctrl+Shift+H三个键，切换到工作目录，逐行运行以下命令：
install.packages("devtools", dependencies=T)install.packages("BiocManager", dependencies=T)install.packages("tidyverse", dependencies=T)install.packages('Seurat', dependencies=T)BiocManager::install(c("SingleR","monocle", "DESeq2"),ask = F,update = F) BiocManager::install(c("clusterProfiler","DOSE","pheatmap"),ask = F,update = F)BiocManager::install(c("org.Hs.eg.db","org.Mm.eg.db","org.Rn.eg.db"),ask = F,update = F)devtools::install_github('RGLab/MAST', upgrade=F, build_vignettes = T)library(Seurat)运行library(Seurat) 后会提示（只有首次运行会提示）安装minconda和python，如下图所示：
输入y继续。安装过程中360安全卫士会提示病毒风险，选择信任即可。
至此，分析环境搭建完成！
获取帮助
本教程的目的在于把常用的单细胞分析流程串起来，适合有一定R语言基础的朋友参考。分析原理和代码我没有详细解释，官网有详细的教程和权威的解释，翻译好的中文教程也有多个版本，有兴趣的可以搜索一下。如果您学习本教程有一定困难，可以分享此篇文章到朋友圈，截图微信发给Kinesin（文末二维码），我会抽时间组群直播讲解单细胞数据分析的全过程。本专题所用的软件、数据、代码脚本和中间结果，我打包放在了百度云上，需要的朋友添加Kinesin微信索取。