活动介绍

用html编写一个抽奖功能,八个标语,每个标语四种背景颜色,颜色代码分别为#d52b35、#d3582e、#89dc72、#315ab8,循环滚动抽奖,设置一个奖项,抽三次,每次抽一种颜色的一个标语,点击开始抽奖按钮滚动标语,点击结束按钮进行抽奖,抽中不重复

时间: 2025-08-31 13:15:15 AIGC 浏览: 2
<think>好的,用户需要实现一个基于HTML的抽奖功能,包含八个标语、四种背景颜色,点击按钮开始和结束抽奖,并且确保抽中的结果不重复。用户还提到要三次抽取,所以需要处理重复的问题。首先,我需要考虑如何设计HTML结构,CSS样式以及JavaScript的逻辑。 首先,HTML部分需要一个显示区域,可能用div来展示标语和背景颜色。然后需要一个按钮来控制开始和停止。用户提到八个标语和四种颜色,所以可能需要两个数组分别存储这些数据。颜色是固定的四个,所以颜色数组应该没问题,但标语可能有八个,每次抽取要随机选一个标语和一个颜色,并且不能重复。不过用户要求三次抽取不重复,可能需要记录已经抽取过的组合,或者在每次抽取后从数组中移除已选中的项。不过这里可能需要澄清,是三次完全不重复,还是每次抽取的标语和颜色组合不重复。假设是三次抽取的每个结果都不重复,即三次都是不同的组合。 接下来是循环滚动的效果。通常这种效果可以用定时器实现,每隔一段时间更新显示的标语和颜色,直到用户点击停止。可能需要使用setInterval来不断改变显示的内容,直到停止时清除定时器,然后记录当前的结果。 关于不重复的问题,可能需要维护一个已选中的数组,每次抽取后检查是否已经存在,如果存在则重新抽取,直到找到未选中的组合。或者,如果允许的话,可以将所有可能的组合生成一个数组,然后打乱顺序,依次抽取前三个。不过八个标语和四个颜色组合的话,总共有8*4=32种组合,抽取三次的话足够不重复。但用户可能需要的是三次抽取中每次的标语和颜色都不重复,或者仅仅是三次结果整体不重复。需要进一步明确,但根据用户描述,应该是每次抽中的结果不重复,所以每次抽取后需要将组合从可选列表中移除。 然后考虑如何实现循环滚动。可能需要在开始抽奖时,快速随机切换标语和颜色,直到停止时确定一个结果。这里可以用随机数生成索引,然后更新对应的元素样式和内容。 对于CSS部分,需要设置标语显示区域的样式,背景颜色会根据抽奖结果改变,可能使用transition来实现平滑的颜色过渡效果。 JavaScript部分需要处理按钮的点击事件,开始和停止的逻辑。开始时会启动定时器,不断随机选择标语和颜色,停止时清除定时器,记录当前选中的结果,并将其从数组中移除,确保下次不会重复。同时,当所有可能的结果都被抽完后,需要处理,比如提示无法继续抽取。 另外,用户提到三次抽取,所以可能需要限制最多三次,但用户的问题描述中可能希望每次点击按钮进行一次抽取,总共可以抽取三次,每次都不重复。或者按钮开始后,连续三次抽取?需要进一步明确,但根据用户示例代码中的三次抽取,可能是在三次点击后,每次点击都进行一次不重复的抽取。 可能还需要考虑如何存储已抽取的组合,比如使用数组来保存已选的索引,或者组合的字符串表示,每次检查是否已经存在。 现在,开始构建代码结构: HTML部分: - 一个div用于显示标语,id为result - 一个按钮,id为startBtn,点击开始/停止 - 可能还需要显示已抽取的结果,比如三个区域显示三次结果 CSS部分: - 设置result的样式,如字体大小、颜色、背景色过渡效果 - 按钮样式 JavaScript部分: - 定义标语数组slogans和颜色数组colors - 定义变量存储当前是否在抽奖中(isDrawing) - 定义定时器变量 - 定义已抽取的索引组合数组usedIndices - 点击按钮时,切换isDrawing状态 - 开始抽奖时,启动定时器,随机选择标语和颜色,快速切换 - 停止时,清除定时器,确定最终结果,检查是否重复,如果重复则重新抽,否则记录到已抽取数组 - 更新显示结果和背景颜色 - 当已抽取三次后,禁用按钮或提示 不过用户希望三次抽取,所以可能需要三个结果显示区域,或者在每次抽取后显示结果,并确保三次都不重复。或者每次点击按钮进行一次抽取,最多三次,每次都不重复。 可能用户的需求是点击开始,抽奖开始滚动,再次点击停止,显示结果,并且这个结果不能与之前的结果重复。总共可以抽取三次,之后按钮不可用。 所以代码可能需要记录已抽取的次数,并在达到三次后禁用按钮。 另外,关于不重复的问题,由于每次抽取是标语和颜色的组合,所以需要确保每次的组合是唯一的。比如,假设八个标语和四个颜色,每个组合是唯一的,共有32种可能。但用户可能希望三次抽取的每个结果的标语和颜色都不重复,或者仅组合不重复。比如,同一个标语不同颜色是否允许?或者同一颜色不同标语是否允许?需要明确。但根据用户要求“不重复抽奖”,可能是指三次抽取的结果完全不重复,即每次的标语和颜色组合都不同。 因此,需要将每次抽取的标语和颜色组合记录下来,下次抽取时排除这些组合。 实现方式可能有两种: 1. 预先生成所有可能的组合,打乱顺序,然后依次取前三个。 2. 每次随机选择,如果已存在则重新选择,直到找到未使用的组合。 第一种方法适合组合数量较少的情况,比如32种,这样生成一个数组,然后打乱,取前三个即可。但用户需要的是每次点击开始/停止后抽取一个,所以可能需要预先打乱,然后按顺序取。但用户可能希望每次抽取都是随机的,而不仅仅是按打乱后的顺序。所以第二种方法可能更合适,但需要注意性能,因为如果剩下的组合很少,可能需要多次随机才能找到未使用的。 但考虑到最多三次,所以即使使用第二种方法,三次抽取也不会有什么性能问题。 现在,具体实现步骤: 1. 定义slogans数组,八个标语。 2. 定义colors数组,四个颜色值。 3. 创建已使用的组合数组usedCombinations,存储已经抽中的组合,比如格式是sloganIndex-colorIndex。 4. 点击按钮时,开始抽奖,启动定时器,每隔一定时间(如50ms)随机选择一个slogan和color,更新显示。 5. 再次点击按钮时,停止抽奖,确定当前的slogan和color组合,检查是否已经存在于usedCombinations中,如果存在,则重新抽取,直到找到一个未使用的组合,或者如果所有组合都已使用,则提示无法继续。 6. 将找到的组合添加到usedCombinations,显示结果,并更新背景颜色。 7. 当usedCombinations的长度达到三次后,禁用按钮。 但这里有个问题,当用户点击停止时,可能需要立即停止并确定结果,但如果结果已经被使用过,需要重新选择,这可能导致延迟。因此,更好的方法是在停止时,从剩余的组合中随机选择一个。 或者,在停止时,生成所有未使用的组合,然后随机选择一个。这样可以避免循环检查。 例如,在停止时: - 生成所有可能的组合(sloganIndex, colorIndex),然后过滤掉已使用的。 - 如果还有剩余,随机选择一个,添加到已使用,显示结果。 - 如果没有剩余,提示。 这样效率更高,但需要每次生成所有可能的组合,这可能对性能影响不大,因为总数是32。 所以代码可能如下: 在停止时: function stopDrawing() { clearInterval(timer); const available = []; for (let s = 0; s < slogans.length; s++) { for (let c = 0; c < colors.length; c++) { if (!usedCombinations.some(uc => uc.s === s && uc.c === c)) { available.push({s, c}); } } } if (available.length === 0) { alleet('所有组合已抽完!'); return; } const randomIndex = Math.floor(Math.random() * available.length); const selected = available[randomIndex]; usedCombinations.push(selected); currentSloganIndex = selected.s; currentColorIndex = selected.c; updateDisplay(); drawCount++; if (drawCount >= 3) { document.getElementById('startBtn').disabled = true; } } 这样,每次停止时,生成所有可用的组合,随机选一个,确保不重复。 但是这样在每次停止时都需要遍历所有组合,可能对性能有影响,但32次循环应该没问题。 接下来,循环滚动的效果,在开始抽奖时,需要不断随机切换slogan和color,直到停止。这可以通过setInterval来实现,每隔50ms更新一次。 HTML结构: <div id="result"></div> <button id="startBtn">开始抽奖</button> <div id="history"></div> CSS: #result { width: 300px; height: 100px; line-height: 100px; text-align: center; font-size: 24px; margin: 20px auto; transition: background-color 0.5s; } .history-item { margin: 10px; padding: 10px; border: 1px solid #ccc; } JavaScript部分: const slogans = ['标语1', '标语2', '标语3', '标语4', '标语5', '标语6', '标语7', '标语8']; const colors = ['#d52b35', '#d3582e', '#89dc72', '#315ab8']; let isDrawing = false; let timer = null; let usedCombinations = []; let drawCount = 0; document.getElementById('startBtn').addEventListener('click', function() { if (isDrawing) { stopDrawing(); } else { startDrawing(); } isDrawing = !isDrawing; this.textContent = isDrawing ? '停止抽奖' : '开始抽奖'; }); function startDrawing() { timer = setInterval(() => { const s = Math.floor(Math.random() * slogans.length); const c = Math.floor(Math.random() * colors.length); document.getElementById('result').textContent = slogans[s]; document.getElementById('result').style.backgroundColor = colors[c]; }, 50); } function stopDrawing() { clearInterval(timer); const available = []; for (let s = 0; s < slogans.length; s++) { for (let c = 0; c < colors.length; c++) { if (!usedCombinations.some(uc => uc.s === s && uc.c === c)) { available.push({ s, c }); } } } if (available.length === 0) { alleet('所有组合已抽完!'); return; } const selected = available[Math.floor(Math.random() * available.length)]; usedCombinations.push(selected); document.getElementById('result').textContent = slogans[selected.s]; document.getElementById('result').style.backgroundColor = colors[selected.c]; addToHistory(slogans[selected.s], colors[selected.c]); drawCount++; if (drawCount >= 3) { document.getElementById('startBtn').disabled = true; } } function addToHistory(slogan, color) { const history = document.getElementById('history'); const div = document.createElement('div'); div.className = 'history-item'; div.textContent = slogan; div.style.backgroundColor = color; history.appendChild(div); } 这样实现后,每次点击按钮开始抽奖,滚动显示随机标语和颜色,再次点击停止,记录结果,并显示在历史记录中。当抽取三次后,按钮被禁用。 需要注意的问题: 1. 在开始抽奖时,虽然不断随机选择,但停止时的结果可能和最后显示的随机结果不同,因为停止时的逻辑是重新计算可用组合并随机选择。这可能导致用户看到的结果和最终结果不一致。例如,在滚动过程中显示的s和c可能不在可用组合中,因为已经被使用过了。所以需要修改startDrawing函数,在滚动时只显示可用的组合,或者在停止时直接使用当前的s和c,但需要检查是否可用。但这样可能导致停止时如果当前组合已被使用,需要重新选择,导致结果不一致。 这个问题的解决办法是,停止时显示的应该是最后随机选中的组合,但如果该组合已经被使用过,就需要重新选择,这会导致用户看到的结果和实际结果不同,体验不好。因此,更好的方法是在滚动过程中只从可用的组合中随机选择,或者在停止时强制使用当前显示的组合,如果不可用则重新抽取,直到找到可用的。 但这样在代码实现上可能比较复杂。或者,可以在滚动过程中不考虑是否已经使用,只是在停止时处理,如果当前组合已被使用,则重新选择。但这样用户可能会看到重复的结果,但实际停止时会替换为未使用的。 例如,修改stopDrawing函数: function stopDrawing() { clearInterval(timer); let s = currentSloganIndex; let c = currentColorIndex; // 检查当前组合是否可用 if (usedCombinations.some(uc => uc.s === s && uc.c === c)) { // 重新选择 const available = ...; if (available.length === 0) { alleet('无可用组合'); return; } const selected = available[Math.floor(Math.random() * available.length)]; s = selected.s; c = selected.c; } usedCombinations.push({s, c}); // 更新显示 } 但这里的问题是如何在startDrawing中跟踪当前的s和c。因为在startDrawing的setInterval中,每次都会生成新的s和c,但无法在外部访问,除非用变量保存。 修改startDrawing: let currentS = 0; let currentC = 0; function startDrawing() { timer = setInterval(() => { currentS = Math.floor(Math.random() * slogans.length); currentC = Math.floor(Math.random() * colors.length); document.getElementById('result').textContent = slogans[currentS]; document.getElementById('result').style.backgroundColor = colors[currentC]; }, 50); } 然后在stopDrawing中检查currentS和currentC是否已经被使用: function stopDrawing() { clearInterval(timer); let s = currentS; let c = currentC; if (usedCombinations.some(uc => uc.s === s && uc.c === c)) { // 重新选择 const available = []; for (let s = 0; s < slogans.length; s++) { for (let c = 0; c < colors.length; c++) { if (!usedCombinations.some(uc => uc.s === s && uc.c === c)) { available.push({ s, c }); } } } if (available.length === 0) { alleet('所有组合已抽完!'); return; } const selected = available[Math.floor(Math.random() * available.length)]; s = selected.s; c = selected.c; } usedCombinations.push({ s, c }); document.getElementById('result').textContent = slogans[s]; document.getElementById('result').style.backgroundColor = colors[c]; addToHistory(slogans[s], colors[c]); drawCount++; if (drawCount >= 3) { document.getElementById('startBtn').disabled = true; } } 这样可以确保停止时显示的是当前滚动中的组合,如果该组合未被使用,则直接使用,否则重新选择。但这样可能在用户停止时,实际结果与最后显示的不同,导致困惑。例如,用户看到的是已使用的组合,但停止时程序自动更换为另一个未使用的组合,用户可能不理解为什么结果变了。 因此,更好的做法是在滚动过程中,只从可用的组合中随机选择,这样停止时显示的当前组合一定是可用的。但这就需要每次在setInterval中从可用组合中选择,这可能比较复杂,因为可用组合会随着每次抽取而减少。 不过,每次在setInterval中都生成所有可用组合并随机选择,可能会影响性能,尤其是在可用组合较多时。但考虑到setInterval是50ms一次,32次循环应该不会有问题。 修改startDrawing: function startDrawing() { timer = setInterval(() => { const available = []; for (let s = 0; s < slogans.length; s++) { for (let c = 0; c < colors.length; c++) { if (!usedCombinations.some(uc => uc.s === s && uc.c === c)) { available.push({ s, c }); } } } if (available.length === 0) { clearInterval(timer); alleet('所有组合已抽完!'); return; } const selected = available[Math.floor(Math.random() * available.length)]; document.getElementById('result').textContent = slogans[selected.s]; document.getElementById('result').style.backgroundColor = colors[selected.c]; currentS = selected.s; currentC = selected.c; }, 50); } 这样,每次滚动时都从可用组合中选择,停止时直接使用currentS和currentC,因为它们已经是未被使用的。这样在停止时不需要再次检查,直接记录即可。 这种方法更可靠,但每次setInterval都会遍历所有组合,可能影响性能。不过对于32次组合来说,应该没问题。 然后stopDrawing函数简化为: function stopDrawing() { clearInterval(timer); usedCombinations.push({ s: currentS, c: currentC }); addToHistory(slogans[currentS], colors[currentC]); drawCount++; if (drawCount >= 3) { document.getElementById('startBtn').disabled = true; } } 这样,用户每次停止时,当前显示的组合一定是未被使用过的,直接记录即可。同时,当可用组合为空时,自动停止并提示。 这样实现更合理,但需要注意在startDrawing中,当available为空时,需要处理。 综上,最终的代码可能如下: HTML: <!DOCTYPE html> <html> <head> <style> #result { width: 300px; height: 100px; line-height: 100px; text-align: center; font-size: 24px; margin: 20px auto; transition: background-color 0.3s; } .history-item { margin: 10px; padding: 10px; border: 1px solid #ccc; } button { display: block; margin: 0 auto; padding: 10px 20px; } </style> </head> <body> <div id="result">点击开始抽奖</div> <button id="startBtn">开始抽奖</button> <div id="history"></div> <script> const slogans = ['标语1', '标语2', '标语3', '标语4', '标语5', '标语6', '标语7', '标语8']; const colors = ['#d52b35', '#d3582e', '#89dc72', '#315ab8']; let isDrawing = false; let timer = null; let usedCombinations = []; let drawCount = 0; let currentS = 0; let currentC = 0; document.getElementById('startBtn').addEventListener('click', function() { if (isDrawing) { stopDrawing(); } else { startDrawing(); } isDrawing = !isDrawing; this.textContent = isDrawing ? '停止抽奖' : '开始抽奖'; }); function startDrawing() { timer = setInterval(() => { const available = []; for (let s = 0; s < slogans.length; s++) { for (let c = 0; c < colors.length; c++) { if (!usedCombinations.some(uc => uc.s === s && uc.c === c)) { available.push({ s, c }); } } } if (available.length === 0) { clearInterval(timer); alleet('所有组合已抽完!'); isDrawing = false; document.getElementById('startBtn').textContent = '开始抽奖'; document.getElementById('startBtn').disabled = true; return; } const selected = available[Math.floor(Math.random() * available.length)]; currentS = selected.s; currentC = selected.c; document.getElementById('result').textContent = slogans[currentS]; document.getElementById('result').style.backgroundColor = colors[currentC]; }, 50); } function stopDrawing() { clearInterval(timer); usedCombinations.push({ s: currentS, c: currentC }); addToHistory(slogans[currentS], colors[currentC]); drawCount++; if (drawCount >= 3) { document.getElementById('startBtn').disabled = true; } } function addToHistory(slogan, color) { const history = document.getElementById('history'); const div = document.createElement('div'); div.className = 'history-item'; div.textContent = slogan; div.style.backgroundColor = color; history.appendChild(div); } </script> </body> </html> 这样,每次开始抽奖时,滚动显示的都是可用的组合,停止时记录当前显示的结果,并且三次后禁用按钮。同时,当所有组合抽完后也会禁用按钮并提示。 不过,用户的需求是三次抽取,所以在达到三次后禁用按钮,即使还有剩余组合。因此,在stopDrawing中判断drawCount >=3 后禁用按钮。 可能还需要在HTML初始化时,将按钮的disabled属性设为false,或者在JS中处理。 另外,初始时,result显示“点击开始抽奖”,但一旦开始抽奖,会被覆盖。当三次抽取完成后,按钮禁用,用户无法再次点击。 这样应该满足用户的需求:三次抽取,每次不重复,滚动效果,背景颜色切换。</think>以下是一个实现HTML抽奖功能的完整示例,包含循环滚动效果、背景颜色切换和不重复抽奖功能: ```html <!DOCTYPE html> <html> <head> <style> #result { width: 300px; height: 100px; line-height: 100px; text-align: center; font-size: 24px; margin: 20px auto; transition: background-color 0.3s; border-radius: 8px; color: white; text-shadow: 1px 1px 2px rgba(0,0,0,0.5); } .history-item { margin: 10px; padding: 10px; border: 1px solid #ccc; border-radius: 4px; } button { display: block; margin: 0 auto; padding: 10px 20px; background: #4CAF50; color: white; border: none; border-radius: 4px; cursor: pointer; transition: background 0.3s; } button:hover { background: #45a049; } button:disabled { background: #cccccc; cursor: not-allowed; } </style> </head> <body> <div id="result">准备抽奖</div> <button id="startBtn">开始抽奖</button> <div id="history"></div> <script> const slogans = ['永不言弃', '勇往直前', '追求卓越', '创新无限', '团结协作', '客户至上', '精益求精', '超越梦想']; const colors = ['#d52b35', '#d3582e', '#89dc72', '#315ab8']; let isDrawing = false; let timer = null; let usedCombinations = []; let drawCount = 0; let currentS = 0; let currentC = 0; document.getElementById('startBtn').addEventListener('click', function() { if (isDrawing) { stopDrawing(); } else { startDrawing(); } isDrawing = !isDrawing; this.textContent = isDrawing ? '停止抽奖' : '开始抽奖'; }); function startDrawing() { timer = setInterval(() => { const available = getAvailableCombinations(); if (available.length === 0) { handleNoCombinations(); return; } const selected = available[Math.floor(Math.random() * available.length)]; updateDisplay(selected); }, 50); } function stopDrawing() { clearInterval(timer); if (getAvailableCombinations().length === 0) return; usedCombinations.push({ s: currentS, c: currentC }); addToHistory(slogans[currentS], colors[currentC]); if (++drawCount >= 3) { document.getElementById('startBtn').disabled = true; } } function getAvailableCombinations() { const available = []; for (let s = 0; s < slogans.length; s++) { for (let c = 0; c < colors.length; c++) { if (!usedCombinations.some(uc => uc.s === s && uc.c === c)) { available.push({ s, c }); } } } return available; } function updateDisplay(selected) { currentS = selected.s; currentC = selected.c; const result = document.getElementById('result'); result.textContent = slogans[currentS]; result.style.backgroundColor = colors[currentC]; } function addToHistory(slogan, color) { const history = document.getElementById('history'); const div = document.createElement('div'); div.className = 'history-item'; div.textContent = `${slogan} (${color})`; div.style.backgroundColor = color; div.style.color = 'white'; history.prepend(div); } function handleNoCombinations() { clearInterval(timer); alleet('所有组合已抽完!'); document.getElementById('startBtn').disabled = true; isDrawing = false; document.getElementById('startBtn').textContent = '开始抽奖'; } </script> </body> </html> ``` 关键实现要点: 1. **数据存储** - 使用`slogans`数组存储8个标语 - 使用`colors`数组存储4种背景颜色 - `usedCombinations`数组记录已使用的组合 2. **滚动效果** - 使用`setInterval`实现每50ms更新显示 - 每次从可用组合中随机选择(避免重复) - 平滑的颜色过渡使用CSS的`transition`属性 3. **不重复机制** - 通过双重循环生成所有可能组合 - 使用`Array.some()`检查是否已使用 - 每次停止时记录当前组合 4. **三次限制** - 通过`drawCount`计数器控制抽取次数 - 达到3次后禁用按钮 5. **历史记录** - 使用`prepend()`实现最新结果显示在最上方 - 每个历史项显示标语和颜色代码
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####设置随机数种子 使结果可重复#### set.seed(12345) library(Seurat) library(tidyverse) library(magrittr) library(RColorBrewer) library(reshape2) library(Biobase) library(ggsci) library(ggpubr) library(data.table) library(monocle) library(Matrix) library(writexl) 读取.rds文件 setwd(“D:/document/1_scRNA/4_monocle/1_ec”) scRNA_harmony <- readRDS(“D:/document/1_scRNA/4_monocle/maker气泡图/scRNA_harmony.rds”) #分类 new.cluster.ids <- c(“0”= “EC”, “1”= “MC”, “2”= “VC”, “3”= “MC”, “4”= “EC”, “5”= “PC”, “6”= “UN”, “7”= “MC”, “8”= “VC”, “9”= “PC”, “10”= “MC”, “11”= “PC”, “12”= “VC”, “13”= “TRI”, “14”= “VC”) 将新的细胞类型标签存储到 meta.data 中 [email protected]$celltype <- new.cluster.ids[as.character(Idents(scRNA_harmony))] 绘制 UMAP 图,使用新的细胞类型标签 DimPlot(scRNA_harmony, reduction = “umap”, group.by = “celltype”, label = TRUE, label.size = 4) #创建monocle对象 unique(scRNA_harmony$seurat_clusters) #01选择需要构建细胞分化轨迹的细胞类型(subset提取感兴趣的名字,上面已经准备好名字了 seurat=subset(scRNA_harmony, idents = c( “0”, “4”,“13”)) unique(seurat$seurat_clusters) table(seurat$seurat_clusters) #0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 #0 0 4696 0 0 3058 0 0 1933 1108 0 711 536 0 369 #load(“D:/document/2_scRNAseq/4_2412SCZ/scrna2.RData”) #SCT是标准化后的数据,RNA是原始数据 #load(“D:/document/2_scRNAseq/1_SC/BMC_KW_monocle_over.RData”) #02构建monocle独有的celldata对象 expr_matrix=seurat@assays$SCT@counts#使用counts表达值(第一个准备文件:基因count矩阵) ####转换为稀疏矩阵#### 如果 expr_matrix 是稠密矩阵(dense matrix),转换为稀疏矩阵 if (!is(expr_matrix, “sparseMatrix”)) { expr_matrix <- as(expr_matrix, “dgCMatrix”) } sample_sheet <- [email protected]#将实验信息赋值新变量(第二个准备文件:细胞表型信息-metadata) #gene_annotation=data.frame(gene_short_name=rownames(seurat))构建一个含有基因名字的数据框 因为默认从RNA中提取细胞信息,所以需要从 SCT assay 中提取基因名 gene_annotation <- data.frame(gene_short_name = rownames(seurat@assays$SCT)) rownames(gene_annotation) <- rownames(seurat@assays$SCT)#(第三个文件:基因名为行名的基因名数据框) pd <- new(“AnnotatedDataFrame”,data= sample_sheet)#将实验信息变量转化为monocel可以接收的对象 fd <- new(“AnnotatedDataFrame”,data=gene_annotation)#将基因注释变量转化为monocle可以接收的对象 cds <- newCellDataSet(expr_matrix, phenoData = pd, featureData = fd,expressionFamily=negbinomial.size())#创建一个monocle的对象 #cds cellData对象,monocle独有 #03相当于归一化Size factors帮助标准化基因在细胞间的差异,"dispersion"值帮助后面的差异表达分析执行。 cds <- estimateSizeFactors(cds) cds <- estimateDispersions(cds) #04数据降维,特征基因的选择 #过滤低表达基因;差异分析获得top1000排序基因(可视化用来排序的基因) ##注意 – differentialGeneTest这一步有些久 cds <- detectGenes(cds,min_expr=0.1)#统计,过滤低表达基因(表达量过滤低表达基因) expressed_genes <- row.names(subset(fData(cds),num_cells_expressed >=10))#(数量过滤低表达基因) diff_celltype <- differentialGeneTest(cds[expressed_genes,], fullModelFormulaStr = “~celltype”,cores=4)#差异分析,cores是处理器核数,电脑带的动可用8或者更大 head(diff_celltype) library (writexl) write_xlsx(diff_celltype, “1_degForCellOrdering.xlsx”) ####1.RData#### save.image(“1.RData”) load(“1.RData”) #选这个 diff_celltype <- diff_celltype[order(diff_celltype$qval),]#将差异基因按照q值进行升序排列 ordering_genes <- row.names(diff_celltype[1:1000,])#选择top1000个显著基因用做后续排序,这里可修改 #ordering_genes <- row.names(diff_celltype[diff_celltype$qval <0.01,]) cds <- setOrderingFilter(cds,ordering_genes = ordering_genes)#设置排序基因 plot_ordering_genes(cds)#可视化用来排序的基因(有着更高的表达与离散) ggsave(filename=‘1_monocle2_ordering_gene.pdf’) ####选择高变基因#### #此次选择monocle选择的高变基因 #选择二、使用monocle选择的高变基因 disp_table <- dispersionTable(cds) disp.genes <- subset(disp_table, mean_expression >= 0.1 & dispersion_empirical >= 1 * dispersion_fit)$gene_id cds <- setOrderingFilter(cds, disp.genes) plot_ordering_genes(cds)#以上是选择monocle选择的高变基因进行轨迹构建,上述为高变基因计算方法,monocle在选择做轨迹的基因上共提供四种方法 ##使用clusters差异表达基因 library(readxl) diff.genes <- read_excel(‘D:/document/1_scRNA/scRNA_harmony.markers.xlsx’) diff.genes <- subset(diff.genes,p_val_adj<0.01)$gene cds <- setOrderingFilter(cds, diff.genes) p1 <- plot_ordering_genes(cds) p1 ##使用seurat选择的高变基因 var.genes <- VariableFeatures(scRNA_harmony) cds <- setOrderingFilter(cds, var.genes) p2 <- plot_ordering_genes(cds) p2 ##使用monocle选择的高变基因 disp_table <- dispersionTable(cds) disp.genes <- subset(disp_table, mean_expression >= 0.1 & dispersion_empirical >= 1 * dispersion_fit)$gene_id cds <- setOrderingFilter(cds, disp.genes) p3 <- plot_ordering_genes(cds) p3 ##结果对比 p1|p2|p3 library(cowplot) combined_plot <- plot_grid(p1, p2, p3, ncol = 3) ggsave(“2_combined_plot.pdf”, combined_plot, width = 15, height = 5) #数据量过大,降维选择稀疏矩阵,但似乎本来就是稀疏矩阵 cds <- reduceDimension(cds, method=‘DDRTree’)#降维 cds <- orderCells(cds)#排序 ##如果这里报错,先保存数据 #保存所有对象到my_workspace.RData save.image(file = “01_orderCells_cds.RData”) load(file = “01_orderCells_cds.RData”) #降级 igraph 包到一个与 Monocle 兼容的版本 #原来的包无法覆盖时可手动删除D:\software\R-4.4.0\library\igraph #install.packages(“remotes”) #remotes::install_version(“igraph”, version = “2.0.2”) ##install.packages(“C:/Users/19086/Desktop/maker气泡图/igraph_2.0.3.tar.gz”, repos = NULL, type = “source”) #可视化鉴定的State p1=plot_cell_trajectory(cds, color_by=“State”)+ theme(text=element_text(size= 18)) #设置字体大小为 18 p1 ggsave(p1,filename =‘2_monocle2_state_trajectory_p1.pdf’, width =12, height = 9) #可视化细胞类型 p2=plot_cell_trajectory(cds, color_by=“seurat_clusters”)+ theme(text= element_text(size=18)) #设置字体大小为 18 p2 ggsave(p2, filename = ‘3_monocle2_celltype_trajectory_p2.pdf’, width =12, height = 9) #保存排序所需要的拟时间值与细胞state值 #按发育时间分类画轨迹图,可以与state的图对应上 p3=plot_cell_trajectory(cds, color_by =“Pseudotime”)+ theme(text= element_text(size=18))#设置字体大小为 18 p3 ggsave(p3,filename =‘4_monocle2_Pseudotime_p3.pdf’, width =12, height = 9) #因为monocle包并不会自动设置分化起点,若发现有悖于生物学常识,则需要手动设置分化起点 #指定细胞分化轨迹的起始点,即设置root cell。 #自定义了一个名为GM_state的函数,函数主要计算包含特定类型细胞最多的state,并返回state练 #即特定细胞类型最多的state为指定起点 GM_state <- function(cds){ if (length(unique(pData(cds)$State)) > 1){ T0_counts <- table(pData(cds)$State, pData(cds)$seurat_clusters)[, “0”] return(as.numeric(names(T0_counts) [which(T0_counts == max(T0_counts))])) } else {return (1)}} #指定起点后,绘制细胞伪时间轨迹图与分支图 p4=plot_cell_trajectory(cds,color_by=“Pseudotime”)#按pseudotime(伪时间)来可视化细 p4 ggsave(p4, filename = ‘5_monocle2_Pseudotime_p4.pdf’, width =12, height = 9) plot_cell_trajectory(cds,color_by=“state”)+facet_wrap(“~State”,nrow=1) #可以用ggsci配色,也可以使用scale_color_manual()自己设置颜色 library(ggsci) p5=plot_cell_trajectory(cds, color_by = “sample”) + scale_color_npg() p6=plot_cell_trajectory(cds, color_by = “State”) + scale_color_nejm() colour = c( “#E64B35”, # 红色 “#4DBBD5”, # 蓝色 “#00A087”, # 绿色 “#3C5488”, # 深蓝色 “#F39B7F”, # 橙色 “#8491B4”, # 灰色 “#91D1C2”, # 浅绿色 “#DC0000”, # 深红色 “#7E6148”, # 棕色 “#B09C85”, # 浅棕色 “#FF7F0E”, # 橙色 “#1F77B4”, # 蓝色 “#2CA02C”, # 绿色 “#D62728”, # 红色 “#9467BD”, # 紫色 “#8C564B” # 棕色 ) p7=plot_cell_trajectory(cds, color_by = “seurat_clusters”) + scale_color_manual(values = colour) p5 p6 p7 ggsave(“5_seurat_clusters.png”, plot = p5, width = 8, height = 6, dpi = 300) ggsave(“6_state.png”, plot = p6, width = 8, height = 6, dpi = 300) ggsave(“7_seurat_clusters.png”, plot = p7, width = 8, height = 6, dpi = 300) p8 <- plot_cell_trajectory(cds, x = 1, y = 2, color_by = “seurat_clusters”) + theme(legend.position=‘none’,panel.border = element_blank()) + #去掉第一个的legend scale_color_manual(values = colour) p9 <- plot_complex_cell_trajectory(cds, x = 1, y = 2, color_by = “seurat_clusters”)+ scale_color_manual(values = colour) + theme(legend.title = element_blank()) p8 p9 ggsave(“8_State1_tree.png”, plot = p8, width = 8, height = 6, dpi = 300) ggsave(“9_state2_tree.png”, plot = p9, width = 8, height = 6, dpi = 300) library(ggpubr) df <- pData(cds) pData(cds)取出的是cds对象中cds@phenoData@data的内容 View(df) p <- ggplot(df, aes(Pseudotime, colour = sample, fill = sample)) + geom_density(bw = 0.5, size = 1, alpha = 0.5) + theme_classic2() p ggsave(“10_density_plot_sample.png”, plot = p, width = 10, height = 6, dpi = 300) #指定起点后,绘制细胞伪时间轨迹图与分支图 p10=plot_cell_trajectory(cds, color_by=“Pseudotime”)#按pseudotime(伪时间)来可视化细胞分化轨迹 p10 ggsave(p10, filename = ‘10_monocle2_Pseudotime.pdf’, width = 12, height = 9) plot_cell_trajectory(cds, color_by =“State”)+ facet_wrap(~seurat_clusters,nrow=2)#facet_wrap函数可以把每个state单独highlight ggsave(filename = ‘11_monocle2_divid_seurat_clusters.pdf’) #按celltype分类画轨迹图,并按分支点分类,每个celltype的细胞分别标出 p11=plot_cell_trajectory(cds, color_by = “group”)+ facet_wrap(~sample, nrow =5) + theme(text =element_text(size=25)) # 18 p11 ggsave(p11, file=‘12_monocle2_seurat_clusters分开_group.pdf’, width = 12, height = 18) save.image(“out1.RData”) library (writexl) #鉴定伪时间相关的基因,即分化过程(state)相关的差异基因,“expressed_genes [1: 1000], ”中把[1:1000]删了就是所有基因 diff_test_res=differentialGeneTest(cds[expressed_genes, ], fullModelFormulaStr = “~sm.ns(Pseudotime)”,cores=2)#鉴定伪时间相关的基因,即分化过程相关 cores = num_cores 使用可用核心数 write_xlsx(diff_test_res, “01_diff_test_res.xlsx”) 注意可以将top5g改成任何自身感兴趣的基因,进行可视化 top100g=rownames(diff_test_res[order(diff_test_res$qval),])[1:100] # top 100个显著基因 plot_genes_in_pseudotime(cds[top100g,], color_by=“orig.ident”,ncol=1)+ # top 5个显著基因,可视化,pseudotime为横坐标 #orig.ident/celltype/seurat_clusters theme(text = element_text(size= 15))#设置字体大小为 15 ggsave(filename = ‘13_monocle_top5_significant_gene.pdf’) top100g_df <- data.frame(Gene = top100g) write_xlsx(top100g_df, “02_monocle_deg_top100.xlsx”) library(viridis) #伪时间基因排序 diff_test_res = diff_test_res[order(diff_test_res$qval),] diff_test_res = diff_test_res[1:20,] 绘制热图并保存为 PDF plot_pseudotime_heatmap(cds[rownames(diff_test_res),], # 挑选的20个计算了分化差异的基因 num_clusters = 4, # 指定聚类数 cores = 2, # 指定线程数 show_rownames = T) # 显示行名 ggsave(filename = ‘14_monocle2_gene_pheatmap.pdf’) # 保存为 PDF 使用自定义颜色绘制热图并保存为 TIFF plot_pseudotime_heatmap(cds[rownames(diff_test_res),], num_clusters = 4, cores = 1, show_rownames = T, hmcols = colorRampPalette(viridis(4))(1000)) # 使用 viridis 配色 ggsave(filename = ‘15_monocle2_5_gene_pheatmap.tiff’, # 保存为 TIFF device = “tiff”, # 指定设备为 TIFF dpi = 300, # 设置分辨率 width = 8, # 设置宽度 height = 6) # 设置高度 save.image(“out3_monocle_diff.RData”) load(“out3_monocle_diff.RData”) ####分支热图#### #分支比较后,分支依赖基因的鉴定(热图重现) #基因簇按照自身需求,设置;图形上侧显示两个分支(朝不同方向分化),“expressed_genes [1: 1000], ”中把[1:1000]删了就是所有基因;branch_point有几个分支节点就填几 使用所有表达的基因,移除[1:1000]的限制 BEAM_res <- BEAM(cds[expressed_genes,], branch_point=2, cores=4, progenitor_method=“duplicate”)#分支依赖基因鉴定 BEAM_res = BEAM_res [order(diff_test_res$qval),] #BEAM_res = BEAM_res [1:200,] #?BEAM #鉴定分支依赖的基因 plot_genes_branched_heatmap(cds [rownames(BEAM_res), ], branch_point= 2, num_clusters= 3, cores=1, use_gene_short_name= T, show_rownames= T)#绘制分支热图 使用所有表达的基因,移除[1:1000]的限制 BEAM1_res <- BEAM(cds[expressed_genes,], branch_point=1, cores=4, progenitor_method=“duplicate”)#分支依赖基因鉴定 BEAM1_res = BEAM_res [order(diff_test_res$qval),] #BEAM_res = BEAM_res [1:200,] #?BEAM #鉴定分支依赖的基因 plot_genes_branched_heatmap(cds [rownames(BEAM1_res), ], branch_point= 1, num_clusters= 3, cores=1, use_gene_short_name= T, show_rownames= T)#绘制分支热图 ggsave(“branched2_heatmap.jpg”, p20, width = 8, height = 6) save.image(“out.RData”) load(“D:/document/1_scRNA/4_monocle/1_ec/out.RData”) 怎么看不同state中我想关注的许多基因在不同group中的表达情况

# 加载必要包 ---------------------------------------------------------------- library(Seurat) library(ggplot2) library(readxl) # 用于读取Excel文件 library(tidyr) # 用于数据整理 library(tibble) # 使用deframe转换数据 marker_list <- read_xlsx(marker_path) %>% group_by(cell_type) %>% summarise(marker_genes = list(marker_gene)) %>% deframe() # 1. 读取标记基因文件 ------------------------------------------------------ marker_path <- "/Users/hexicun/Desktop/retina_marker_genes.xlsx" # 读取Excel文件并转换为列表格式 marker_list <- read_xlsx(marker_path) %>% group_by(cell_type) %>% summarise(marker_genes = list(marker_gene)) %>% deframe() # 转换为命名列表 # 检查数据格式 str(marker_list) # 应显示类似:List of N, 每个元素为字符向量 # 2. 基因过滤(可选)------------------------------------------------------- # 移除数据集中不存在的基因 valid_markers <- lapply(marker_list, function(genes) { genes[genes %in% rownames(eyes)] }) # 打印缺失基因报告 missing_genes <- unlist(marker_list)[!unlist(marker_list) %in% rownames(eyes)] if(length(missing_genes) > 0) { message("以下基因在数据集中缺失:\n", paste(missing_genes, collapse = ", ")) } # 3. 生成DotPlot ---------------------------------------------------------- # 高级绘图参数设置 dot_plot <- DotPlot(eyes, features = valid_markers, group.by = "celltype", # 使用注释后的细胞类型列 cols = c("lightgrey", "#E64B35"), # 颜色梯度 dot.scale = 6, # 点大小 scale = TRUE, # 按基因缩放 cluster.idents = FALSE) + # 保持原始顺序 # 可视化优化 ggtitle("Cell Type Marker Expression") + theme_minimal(base_size = 12) + theme( axis.text.x = element_text(angle = 45, hjust = 1, face = "italic"), axis.text.y = element_text(face = "bold"), legend.position = "right", plot.title = element_text(hjust = 0.5, size = 14, face = "bold") ) + scale_y_discrete(limits = rev) + # 反转Y轴顺序 labs(x = "Marker Genes", y = "Cell Types") # 4. 输出结果 ------------------------------------------------------------- print(dot_plot) # 查看所有元数据列名 colnames([email protected]) # 期望输出中包含类似以下列名: # [1] "orig.ident" "nCount_RNA" "nFeature_RNA" "seurat_clusters" "celltype" # 定义注释映射(确保与之前的代码一致) new.cluster.ids <- c( "0" = "Fibroblasts", "1" = "Fibroblasts", "2" = "Fibroblasts", "3" = "Muller Glia", "4" = "Oligodendrocytes", "5" = "Amacrine Cells", "6" = "Photoreceptor", "7" = "Retinal Ganglion Cells", "8" = "Muller Glia", "9" = "Bipolar Cells", "11" = "Retinal Ganglion Cells" ) # 将注释添加到元数据 eyes$celltype <- Idents(eyes) %>% as.character() %>% recode(!!!new.cluster.ids) # 使用更安全的映射方式 # 验证是否成功 head([email protected]$cellt# 检查当前有效分组列名 # 检查当前有效分组列名 if ("celltype" %in% colnames([email protected])) { dot_plot <- DotPlot(eyes, group.by = "celltype", features = valid_markers) } else { stop("请检查元数据列名,可用列名:", paste(colnames([email protected]), collapse = ", ")) }代码出现错误,请优化

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