本文主要是介绍Seurat包学习：如何查看R包函数源代码，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！
我们很多时候都很好奇作者的r包是如何写出来的，手痒的时候就想学习一下源码，顺便改一改
问题来源
为什么要写今天这个推文呢？
起因是因为我想使用seurat自带函数画热图，奈何这个图不是那么好看
DoHeatmap(pbmc,features = features,draw.lines = FALSE )
于是，我想自己手动改一下这个热图
p= DoHeatmap(pbmc,features = features )p$data %>%head()
提取p中的数据，这个时候我们就可以自己利用提取到的数据，去个性化的画图。这里可能用到长数据和宽数据转换的技巧：ggplot2画图精髓——宽数据转为长数据
或者你可以直接看我之前另外一种画单细胞热图的方法：20万单细胞的热图要这么画吗？
但是我发现环境栏中的p和通常的p好像不太一样（就是感觉
为什么我有这个感觉呢，于是我自己画了一下热图
结果发现，我的p2和seurat的p在环境栏中确实不一样
于是就有了今天的故事，我就很想知道这究竟是什么原因，顺便学习一下
查找DoHeatmap源代码
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查找源码，方法如下：
源码在github上：https://github.com/satijalab/seurat/tree/release/5.0.2
依次单击 master - Tags - v5.0.2，下载zip并解压到本地
可以看到它的主要文件夹如下
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通过正则表达式来查询感兴趣的函数
find . | grep "R$" | xargs grep -n "DoHeatmap" --color=auto
发现， DoHeatmap函数在visualization.R 和mixscape.R都出现了，感觉是visualization.R定义了DoHeatmap函数。
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我们接下来使用r，打开两个文件看一下看一下
file.edit('~/gzh/seurat_codes_learning/seurat-release-5.0.2/R/mixscape.R')file.edit('~/gzh/seurat_codes_learning/seurat-release-5.0.2/R/visualization.R')
最后就顺利找到了源代码，可以看到DoHeatmap的画图功能其实来自于另外一个函数SingleRasterMap，同时作者还是用其他几个自定义的函数，最终达成了DoHeatmap的画图功能。
那为什么两个p不一样呢
主要还是因为两个数据格式不一样嘛，一个是seurat产生的对象，另外一个是pheatmap产生的对象。如果感兴趣，可以去看看pheatmap的源码是什么，然后比较一下。在此不表。
最后，附源代码于下一篇推文，供参考
看完记得顺手点个“在看”哦！
参考：
https://blog.csdn.net/qq_52813185/article/details/122003446
https://zhuanlan.zhihu.com/p/463532779
这篇关于Seurat包学习：如何查看R包函数源代码的文章就介绍到这儿，希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助！
