library(devtools)
## Loading required package: usethis
library(usethis)
library(tidyverse)
## ── Attaching packages ─────────────────────────────────────── tidyverse 1.3.1 ──
## ✓ ggplot2 3.3.3 ✓ purrr 0.3.4
## ✓ tibble 3.1.0 ✓ dplyr 1.0.5
## ✓ tidyr 1.1.3 ✓ stringr 1.4.0
## ✓ readr 1.4.0 ✓ forcats 0.5.1
## ── Conflicts ────────────────────────────────────────── tidyverse_conflicts() ──
## x dplyr::filter() masks stats::filter()
## x dplyr::lag() masks stats::lag()
I noticed in your README.md file on your GitHub repo for this package
that you recommended installation using a nonstandard method
(downloading the source package from github manually via the command
line, then building the package locally using devtools
). A slightly
more streamlined way to do this is simply use devtools
to download the
package (and build it) directly from your GitHub repo, and this is what
I would recommend you tell readers to do:
install_github("bennyyclo/Cytofin")
Comments: This works, but I will note that installation takes a while -
way longer than I would expect. I think this is because you include a
decent amount of data inside the package in the form of .fcs files (in
Cytofin/inst/extdata
). Maybe consider storing these data elsewhere -
one option is to do what previous authors from our lab
did and upload the files to
their own GitHub repo (this is not standard, but it works).
library(cytofin)
Most R packages are documented not only on the function level, but also on the whole-package level.
help(package = "cytofin")
From running this command, we can see that your DESCRIPTION
file
(which should be at the root of your R package directory on your local
machine) doesn’t have the Title field filled in. I recommend filling
it in with Homogenize and Integrate Heterogeneous Mass Cytometry Data
From Multiple Data Sets.
We can also see that there are 4 functions in this R package:
annorm()
: Normalize CyTOF data panelannorm_nrs()
: Normalize CyTOF data panelanprep()
: Prep CyTOF control for normalizationhomogenize()
: Homogenize CyTOF data panel
From skimming the help files of these functions (using
?function_name
), I can see that there are a few issues with the
function documentation. One issue is that the parameters of each
function are not specified correctly (@parameter needs to be specified
on each line before the parameter name, and a text description for each
parameter should be provided after that). I use this book
chapter to help me when I’m documenting
functions with roxygen2
.
I’ve noticed in your NAMESPACE files only include the following 4 lines:
export(annorm) export(annorm_nrs) export(anprep) export(homogenize)
Maybe the problem the reviewer had was because they were missing one of
the package imports? Check out this
chapter to make
sure you’re using the @import
tag where you need to in your function
documentation.
I noticed that this packages doesn’t pass the R CMD Check. I’m still trying to figure out why.
#homogenize antigen panel, using the demo data supplied with the package
metadata_filename <-
paste0(path.package("cytofin"),"/extdata/test_metadata_raw.csv")
panel_filename <-
paste0(path.package("cytofin"),"/extdata/test_panel.csv")
input_file_dir <-
paste0(path.package("cytofin"),"/extdata/test_raw_fcs_files/")
output_file_dir <- "out_test/"
homogenize(metadata_filename, panel_filename, input_file_dir, output_file_dir)
## Warning in dir.create(output_file_dir): 'out_test' already exists
## filename cohort plate_number patient_id condition
## 1 ALL05v2_Plate2_UPN94 das.fcs ALL05v2 plate2 UPN94 Das
## 2 ALL08_Plate8_UPN26 basal.fcs ALL08 plate8 UPN26 Basal
## 3 CRLF2_Plate1_UPN53 das + TSLP.fcs CRLF2 plate1 UPN53 das_TSLP
## 4 ALL05v2_Plate2_healthy basal1.fcs ALL05v2 plate2 Healthy Basal
## 5 ALL08_Plate8_Healthy03 basal.fcs ALL08 plate8 Healthy03 Basal
## 6 CRLF2_Plate1_Healthy 04 BCR.fcs CRLF2 plate1 Healthy04 BCR
## 7 MS_Plate5_SU978 Basal.fcs MajSak plate5 SU978 Basal
## 8 MS_Plate5_Healthy BM.fcs MajSak plate5 Healthy BM
## 9 SJ_Plate2_TB010950_Basal.fcs StJude plate2 TB010950 Basal
## 10 SJ_Plate2_Healthy_BM.fcs StJude plate2 Healthy BM
## population validation
## 1 <NA> homogenized_ALL05v2_plate2_UPN94 das.fcs
## 2 <NA> homogenized_ALL08_plate8_UPN26 basal.fcs
## 3 <NA> homogenized_CRLF2_plate1_UPN53 das + TSLP.fcs
## 4 1 homogenized_ALL05v2_plate2_healthy basal1.fcs
## 5 <NA> homogenized_ALL08_plate9_Healthy03 basal.fcs
## 6 <NA> homogenized_CRLF2_plate1_Healthy 04 BCR.fcs
## 7 <NA> homogenized_MajSak_plate5_SU978 Basal.fcs
## 8 <NA> homogenized_MajSak_plate5_Healthy BM.fcs
## 9 <NA> homogenized_StJude_plate2_TB010950_Basal.fcs
## 10 <NA> homogenized_StJude_plate2_Healthy_BM.fcs
## desc range metal_pattern antigen_pattern Lineage Functional
## 1 Time Time [Tt]ime [Tt]ime 0 0
## 2 Event_length Event_length ength ength 0 0
## 3 (Pd102)Di BC1 Pd102 BC1 0 0
## 4 (Pd104)Di BC2 Pd104 BC2 0 0
## 5 (Pd105)Di BC3 Pd105 BC3 0 0
## 6 (Pd106)Di BC4 Pd106 BC4 0 0
## 7 (Pd108)Di BC5 Pd108 BC5 0 0
## 8 (Pd110)Di BC6 Pd110 BC6 0 0
## 9 (In113)Di CD235_CD61 In113 CD235 1 0
## 10 (In115)Di CD45 In115 CD45 1 0
## 11 (La139)Di cPARP La139 PARP 0 1
## 12 (Pr141)Di pPLCg1_2 Pr141 pPLCg1_2 0 1
## 13 (Nd142)Di CD19 Nd142 CD19 1 0
## 14 (Nd143)Di CD22 Nd143 CD22 1 0
## 15 (Nd144)Di p4EBP1 Nd144 p4EBP1 0 1
## 16 (Nd145)Di tIkaros Nd145 tIkaros 1 0
## 17 (Nd146)Di CD79b Nd146 CD79b 1 0
## 18 (Sm147)Di CD20 [PS]m147 CD20 1 0
## 19 (Nd148)Di CD34 Nd148 CD34 1 0
## 20 (Sm149)Di CD179a Sm149 CD179a 1 0
## 21 (Nd150)Di pSTAT5 Nd150 pSTAT5 0 1
## 22 (Sm152)Di Ki67 Sm152 Ki67 0 1
## 23 (Eu153)Di IgMi Eu153 IgMi 1 0
## 24 (Sm154)Di Kappa_lambda Sm154 appa 0 1
## 25 (Gd156)Di CD10 Gd156 CD10 1 0
## 26 (Gd158)Di CD179b Gd158 CD179b 1 0
## 27 (Gd160)Di CD24 Gd160 CD24 1 0
## 28 (Dy161)Di TSLPr Dy161 TSLPr 0 1
## 29 (Dy162)Di CD127 Dy162 CD127 1 0
## 30 (Dy163)Di RAG1 Dy163 RAG1 1 0
## 31 (Dy164)Di TdT Dy164 Td 1 0
## 32 (Ho165)Di Pax5 Ho165 Pax5 1 0
## 33 (Er166)Di pSyk Er166 pSyk 0 1
## 34 (Er167)Di CD43 Er167 CD43 1 0
## 35 (Er168)Di CD38 Er168 CD38 1 0
## 36 (Er170)Di CD3 Er170 CD3^ 1 0
## 37 (Yb171)Di CD33 Yb171 FITC|CD33 0 1
## 38 (Yb172)Di pS6 Yb172 pS6 0 1
## 39 (Yb173)Di pErk Yb173 pErk 0 1
## 40 (Yb174)Di HLADR Yb174 HLADR 1 0
## 41 (Lu175)Di IgMs Lu175 IgMs 1 0
## 42 (Yb176)Di pCreb [YbLu]176 pCreb 0 1
## 43 (Ir191)Di DNA1 Ir191 DNA1 0 1
## 44 (Ir193)Di DNA2 Ir193 DNA2 0 1
## General
## 1 1
## 2 1
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## uneven number of tokens: 529
## The last keyword is dropped.
## uneven number of tokens: 529
## The last keyword is dropped.
## filename: ALL05v2_Plate2_UPN94 das.fcs
## 1
## matched data_antigen: Time ref_antigen: Time ref_antigen_pattern [Tt]ime
## 2
## matched data_antigen: Event_length ref_antigen: Event_length ref_antigen_pattern ength
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## 4
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## matched data_antigen: pSTAT5 ref_antigen: pSTAT5 ref_antigen_pattern pSTAT5
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## uneven number of tokens: 529
## The last keyword is dropped.
## uneven number of tokens: 529
## The last keyword is dropped.
## filename: ALL08_Plate8_UPN26 basal.fcs
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## matched data_antigen: Time ref_antigen: Time ref_antigen_pattern [Tt]ime
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## The last keyword is dropped.
## uneven number of tokens: 529
## The last keyword is dropped.
## filename: CRLF2_Plate1_UPN53 das + TSLP.fcs
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## The last keyword is dropped.
## uneven number of tokens: 529
## The last keyword is dropped.
## filename: ALL05v2_Plate2_healthy basal1.fcs
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## 13
## matched data_antigen: CD19 ref_antigen: CD19 ref_antigen_pattern CD19
## 14
## matched data_antigen: CD22 ref_antigen: CD22 ref_antigen_pattern CD22
## 15
## matched data_antigen: p4EBP1 ref_antigen: p4EBP1 ref_antigen_pattern p4EBP1
## 16
## matched data_antigen: tIkaros ref_antigen: tIkaros ref_antigen_pattern tIkaros
## 17
## matched data_antigen: CD79b ref_antigen: CD79b ref_antigen_pattern CD79b
## 18
## matched data_antigen: CD20 ref_antigen: CD20 ref_antigen_pattern CD20
## 19
## matched data_antigen: CD34 ref_antigen: CD34 ref_antigen_pattern CD34
## 20
## matched data_antigen: CD179a ref_antigen: CD179a ref_antigen_pattern CD179a
## 21
## matched data_antigen: pSTAT5 ref_antigen: pSTAT5 ref_antigen_pattern pSTAT5
## 22
## matched data_antigen: Ki67 ref_antigen: Ki67 ref_antigen_pattern Ki67
## 23
## matched data_antigen: IgMi ref_antigen: IgMi ref_antigen_pattern IgMi
## 24
## matched data_antigen: Kappa_lambda ref_antigen: Kappa_lambda ref_antigen_pattern appa
## 25
## matched data_antigen: CD10 ref_antigen: CD10 ref_antigen_pattern CD10
## 26
## matched data_antigen: CD179b ref_antigen: CD179b ref_antigen_pattern CD179b
## 27
## matched data_antigen: CD24 ref_antigen: CD24 ref_antigen_pattern CD24
## 28
## matched data_antigen: TSLPr ref_antigen: TSLPr ref_antigen_pattern TSLPr
## 29
## matched data_antigen: CD127 ref_antigen: CD127 ref_antigen_pattern CD127
## 30
## matched data_antigen: RAG1 ref_antigen: RAG1 ref_antigen_pattern RAG1
## 31
## matched data_antigen: TdT ref_antigen: TdT ref_antigen_pattern Td
## 32
## matched data_antigen: Pax5 ref_antigen: Pax5 ref_antigen_pattern Pax5
## 33
## matched data_antigen: pSyk ref_antigen: pSyk ref_antigen_pattern pSyk
## 34
## matched data_antigen: CD43 ref_antigen: CD43 ref_antigen_pattern CD43
## 35
## matched data_antigen: CD38 ref_antigen: CD38 ref_antigen_pattern CD38
## 36
## matched data_antigen: ref_antigen: CD3 ref_antigen_pattern CD3^
## 37
## matched data_antigen: CD33_CD16 ref_antigen: CD33 ref_antigen_pattern FITC|CD33
## 38
## matched data_antigen: pS6 ref_antigen: pS6 ref_antigen_pattern pS6
## 39
## matched data_antigen: pErk ref_antigen: pErk ref_antigen_pattern pErk
## 40
## matched data_antigen: HLADR ref_antigen: HLADR ref_antigen_pattern HLADR
## 41
## matched data_antigen: IgMs ref_antigen: IgMs ref_antigen_pattern IgMs
## 42
## matched data_antigen: pCreb ref_antigen: pCreb ref_antigen_pattern pCreb
## 43
## matched data_antigen: DNA1 ref_antigen: DNA1 ref_antigen_pattern DNA1
## 44
## matched data_antigen: DNA2 ref_antigen: DNA2 ref_antigen_pattern DNA2
## uneven number of tokens: 539
## The last keyword is dropped.
## uneven number of tokens: 539
## The last keyword is dropped.
## filename: SJ_Plate2_Healthy_BM.fcs
## 1
## matched data_antigen: Time ref_antigen: Time ref_antigen_pattern [Tt]ime
## 2
## matched data_antigen: Event_length ref_antigen: Event_length ref_antigen_pattern ength
## 3
## matched data_antigen: BC1 ref_antigen: BC1 ref_antigen_pattern BC1
## 4
## matched data_antigen: BC2 ref_antigen: BC2 ref_antigen_pattern BC2
## 5
## matched data_antigen: BC3 ref_antigen: BC3 ref_antigen_pattern BC3
## 6
## matched data_antigen: BC4 ref_antigen: BC4 ref_antigen_pattern BC4
## 7
## matched data_antigen: BC5 ref_antigen: BC5 ref_antigen_pattern BC5
## 8
## matched data_antigen: BC6 ref_antigen: BC6 ref_antigen_pattern BC6
## 9
## matched data_antigen: CD235_CD61 ref_antigen: CD235_CD61 ref_antigen_pattern CD235
## 10
## matched data_antigen: CD45 ref_antigen: CD45 ref_antigen_pattern CD45
## 11
## matched data_antigen: cPARP ref_antigen: cPARP ref_antigen_pattern PARP
## 12
## matched data_antigen: pPLCg1_2 ref_antigen: pPLCg1_2 ref_antigen_pattern pPLCg1_2
## 13
## matched data_antigen: CD19 ref_antigen: CD19 ref_antigen_pattern CD19
## 14
## matched data_antigen: CD22 ref_antigen: CD22 ref_antigen_pattern CD22
## 15
## matched data_antigen: p4EBP1 ref_antigen: p4EBP1 ref_antigen_pattern p4EBP1
## 16
## matched data_antigen: tIkaros ref_antigen: tIkaros ref_antigen_pattern tIkaros
## 17
## matched data_antigen: CD79b ref_antigen: CD79b ref_antigen_pattern CD79b
## 18
## matched data_antigen: CD20 ref_antigen: CD20 ref_antigen_pattern CD20
## 19
## matched data_antigen: CD34 ref_antigen: CD34 ref_antigen_pattern CD34
## 20
## matched data_antigen: CD179a ref_antigen: CD179a ref_antigen_pattern CD179a
## 21
## matched data_antigen: pSTAT5 ref_antigen: pSTAT5 ref_antigen_pattern pSTAT5
## 22
## matched data_antigen: Ki67 ref_antigen: Ki67 ref_antigen_pattern Ki67
## 23
## matched data_antigen: IgMi ref_antigen: IgMi ref_antigen_pattern IgMi
## 24
## matched data_antigen: Kappa_lambda ref_antigen: Kappa_lambda ref_antigen_pattern appa
## 25
## matched data_antigen: CD10 ref_antigen: CD10 ref_antigen_pattern CD10
## 26
## matched data_antigen: CD179b ref_antigen: CD179b ref_antigen_pattern CD179b
## 27
## matched data_antigen: CD24 ref_antigen: CD24 ref_antigen_pattern CD24
## 28
## matched data_antigen: TSLPr ref_antigen: TSLPr ref_antigen_pattern TSLPr
## 29
## matched data_antigen: CD127 ref_antigen: CD127 ref_antigen_pattern CD127
## 30
## matched data_antigen: RAG1 ref_antigen: RAG1 ref_antigen_pattern RAG1
## 31
## matched data_antigen: TdT ref_antigen: TdT ref_antigen_pattern Td
## 32
## matched data_antigen: Pax5 ref_antigen: Pax5 ref_antigen_pattern Pax5
## 33
## matched data_antigen: pSyk ref_antigen: pSyk ref_antigen_pattern pSyk
## 34
## matched data_antigen: CD43 ref_antigen: CD43 ref_antigen_pattern CD43
## 35
## matched data_antigen: CD38 ref_antigen: CD38 ref_antigen_pattern CD38
## 36
## matched data_antigen: ref_antigen: CD3 ref_antigen_pattern CD3^
## 37
## matched data_antigen: CD33_CD16 ref_antigen: CD33 ref_antigen_pattern FITC|CD33
## 38
## matched data_antigen: pS6 ref_antigen: pS6 ref_antigen_pattern pS6
## 39
## matched data_antigen: pErk ref_antigen: pErk ref_antigen_pattern pErk
## 40
## matched data_antigen: HLADR ref_antigen: HLADR ref_antigen_pattern HLADR
## 41
## matched data_antigen: IgMs ref_antigen: IgMs ref_antigen_pattern IgMs
## 42
## matched data_antigen: pCreb ref_antigen: pCreb ref_antigen_pattern pCreb
## 43
## matched data_antigen: DNA1 ref_antigen: DNA1 ref_antigen_pattern DNA1
## 44
## matched data_antigen: DNA2 ref_antigen: DNA2 ref_antigen_pattern DNA2
This runs on my computer, but something I notice is that you print a ton of statements to the console. Would it make more sense to save these to a text file that is also stored in the output directory? That way the user can reference the messages you sent during the homogenization but wouldn’t necessarily have their console flooded while the algorithm runs.
#prep external anchor
anchor_metadata_filename <- paste0(path.package("cytofin"),"/extdata/test_anchor_metadata_raw.csv")
input_file_dir <- output_file_dir #use the homogenized files
anprep(anchor_metadata_filename, panel_filename, input_file_dir)
## [1] "concatenated_control_untransformed.fcs"
This runs on my local computer. I am not sure why the reviewer had problems with it, but I suspect that it was related to not having a necessary import (whereas I probably have the required package here on my computer already).
#data normalization using external anchors and meanshift transofmration function
val_file_dir <- paste0(path.package("cytofin"),"/extdata/test_batch_fcs_files/")
anchor_data_filename <- "./Prep_control.RData"
output_file_dir <- "norm_test/"
mode <- "meanshift"
annorm(anchor_metadata_filename, anchor_data_filename, metadata_filename, panel_filename,
input_file_dir, val_file_dir, output_file_dir, mode)
## Warning in dir.create(output_file_dir): 'norm_test' already exists
## ALL05v2_Plate2_UPN94 das.fcs
## ALL08_Plate8_UPN26 basal.fcs
## CRLF2_Plate1_UPN53 das + TSLP.fcs
## ALL05v2_Plate2_healthy basal1.fcs
## ALL08_Plate8_Healthy03 basal.fcs
## CRLF2_Plate1_Healthy 04 BCR.fcs
## MS_Plate5_SU978 Basal.fcs
## MS_Plate5_Healthy BM.fcs
## SJ_Plate2_TB010950_Basal.fcs
## SJ_Plate2_Healthy_BM.fcs
annorm(anchor_metadata_filename, anchor_data_filename, metadata_filename, panel_filename,
input_file_dir, "none", output_file_dir, mode)
## Warning in dir.create(output_file_dir): 'norm_test' already exists
## ALL05v2_Plate2_UPN94 das.fcs
## ALL08_Plate8_UPN26 basal.fcs
## CRLF2_Plate1_UPN53 das + TSLP.fcs
## ALL05v2_Plate2_healthy basal1.fcs
## ALL08_Plate8_Healthy03 basal.fcs
## CRLF2_Plate1_Healthy 04 BCR.fcs
## MS_Plate5_SU978 Basal.fcs
## MS_Plate5_Healthy BM.fcs
## SJ_Plate2_TB010950_Basal.fcs
## SJ_Plate2_Healthy_BM.fcs
This runs on my computer as well.
Do you want me to help make some slightly prettier visualizations? This is a strong-suit of mine, and something I enjoy doing.
#data normalization using 4 internal channels and meanshift_bulk transformation function
nchannels <- 4
output_file_dir <- "norm_test2/"
annorm_nrs(metadata_filename, panel_filename, input_file_dir, val_file_dir,
output_file_dir, nchannels)
## Warning in dir.create(output_file_dir): 'norm_test2' already exists
## Warning: `fun.y` is deprecated. Use `fun` instead.
## ALL05v2_Plate2_UPN94 das.fcs
## ALL08_Plate8_UPN26 basal.fcs
## CRLF2_Plate1_UPN53 das + TSLP.fcs
## ALL05v2_Plate2_healthy basal1.fcs
## ALL08_Plate8_Healthy03 basal.fcs
## CRLF2_Plate1_Healthy 04 BCR.fcs
## MS_Plate5_SU978 Basal.fcs
## MS_Plate5_Healthy BM.fcs
## SJ_Plate2_TB010950_Basal.fcs
## SJ_Plate2_Healthy_BM.fcs
annorm_nrs(metadata_filename, panel_filename, input_file_dir, "none",
output_file_dir, nchannels)
## Warning in dir.create(output_file_dir): 'norm_test2' already exists
## Warning in dir.create(output_file_dir): `fun.y` is deprecated. Use `fun`
## instead.
## ALL05v2_Plate2_UPN94 das.fcs
## ALL08_Plate8_UPN26 basal.fcs
## CRLF2_Plate1_UPN53 das + TSLP.fcs
## ALL05v2_Plate2_healthy basal1.fcs
## ALL08_Plate8_Healthy03 basal.fcs
## CRLF2_Plate1_Healthy 04 BCR.fcs
## MS_Plate5_SU978 Basal.fcs
## MS_Plate5_Healthy BM.fcs
## SJ_Plate2_TB010950_Basal.fcs
## SJ_Plate2_Healthy_BM.fcs
This also ran on my computer, which suggests that the issue the reviewer had was probably due to imports. I can keep looking into this if you want.