快速上手（Quick Start）

五分钟导览：加载 immunarch，获取示例数据，运行核心分析，并使用随包提供的 immundata 工具摄取 AIRR 数据。

1) 加载工具包

R

library(immunarch)

2) 获取示例数据并设置分组

R

# 小型演示数据集
idata <- get_test_idata() |> agg_repertoires("Therapy")

# 打印精简摘要
idata

3) 初步分析（First-look analyses）

R

# 基因使用（例如 V 基因）
airr_stats_genes(idata, gene_col = "v_call") |> vis()

# 公共性 / 重叠
airr_public_jaccard(idata) |> vis()

# 克隆性（丰度分箱）
airr_clonality_prop(idata)

# 多样性（均匀度）
airr_diversity_pielou(idata) |> vis()

4)（可选）按受体注释克隆性并在 Seurat 中绘图

R

# 添加每受体的克隆性标签
idata <- annotate_clonality_prop(idata)

# 按条形码把标签拷贝到 Seurat 对象并给 UMAP 上色
#（假设你在流程早前已创建了 `sdata`）
sdata <- annotate_seurat(idata, sdata, cols = "clonal_prop_bin")
Seurat::DimPlot(sdata, reduction = "umap", group.by = "clonal_prop_bin", shuffle = TRUE)

5)（可选）使用随包的数据层摄取 AIRR 数据

immundata 与 immunarch 一起发布。你可以直接调用其读取函数以灵活导入。

R

# 读取 AIRR TSV（示例）
md_path <- system.file("extdata/tsv", "metadata.tsv", package = "immundata")
files <- c(
    system.file("extdata/tsv", "sample_0_1k.tsv", package = "immundata"),
    system.file("extdata/tsv", "sample_1k_2k.tsv", package = "immundata")
)

md <- read_metadata(md_path)
idata <- read_repertoires(
path     = files,
schema   = c("cdr3_aa", "v_call"),
metadata = md
)

# 继续进行 immunarch 分析
idata |> agg_repertoires("Therapy") |> airr_clonality_prop()

后续步骤（Next steps）

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