scRNA|R版CytoTRACE v2从0开始完成单细胞分化潜能预测

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        CytoTRACE v2 在2024.03月发表在预印本 Mapping single-cell developmental potential in health and disease with interpretable deep learning 。V2 使用可解释性的AI算法来预测单细胞RNA测序数据的细胞分化潜能。除了给出 从0（分化）到1（全能）的连续发育潜能度量结果外，还根据细胞的发育潜能进行分为6类：具有广泛分化潜能的 全能(totipotent) 和 多能(pluripotent)干细胞 ，到能够产生不同数量的下游细胞类型的  谱系限制性多能细胞（ lineage-restricted oligopotent ） ， 多能(multipotent) 和 单能(unipotent)细胞 ，再到最终的 分化（ differentiated ）细胞 。 相较V1的功能和理论的改进详见文献正文，在 代码实现上CytoTRACE v2中拆分为了 R版本和Python版本 ，安装R版本的话 无需配置python 的环境，使用门槛大幅降低。 一 载入R包， 数据 1，R包安装 及 解决报错 根据https://github.com/digitalcytome ………………………………