pieparty是一個可以在UMAP圖上展示pie chart的工具，圖如下，
install
直接下載张肾，解壓就能用芭析。
usage:
至少需要三個文件：
1. expression matrix，可以用Seurat生成吞瞪，
2. gene list? 隨意指定
3. tSNE或UMAP坐標馁启，可以用Seurat生成
4. cluster信息（可選）
先走Seurat標準流程：生成以上所需文件
library(Seurat)?
library(dplyr)?
data = Read10X('./filtered_feature_bc_matrix')?
seurat_obj = CreateSeuratObject(data)?
seurat_obj = NormalizeData(seurat_obj) %>% FindVariableFeatures() %>% ScaleData() %>% ? RunPCA() %>% RunUMAP(dims=1:50) %>% FindNeighbors(dims=1:50) %>% ? ? FindClusters(resolution=0.2)
Seurat object 將expression data 導出/寫入csv
write.csv(GetAssayData(seurat_obj, slot="data"), file = "expression_data.csv")
Seurat object 將UMAP/tSNE 信息導出/寫入csv
write.csv(Embeddings(seurat_obj, reduction = "umap"), file = "cell_embeddings.UMAP.csv")
圖1：
python3 PieParty.py -g expression_data.csv -c cell_embeddings.UMAP.csv -l gene_list
直接這樣運行非常耗時，可以選擇下面的方法芍秆，增加cluster信息惯疙，在cluster上畫piechart。
圖2：需要cluster信息
write.csv(seurat_obj@meta.data[,'seurat_clusters',drop=F], file = "cell_clusters.csv")
python3 PieParty.py -g expression_file.csv -c cell_coordinates.csv -l genelist1.csv genelist2.csv -gp True -cf clusters.csv -lc False
暫時用到的地方不多妖啥。
