Installation Guide

Overview

Welcome to leo.sc! This guide outlines the recommended steps to install the package and its dependencies. Since leo.sc relies on various CRAN, Bioconductor, and GitHub-hosted packages, a structured installation approach ensures a smooth setup.

Prerequisites

Ensure you have a recent version of R (>= 4.1.0) installed. We highly recommend using RStudio or radian running inside VS Code as your integrated development environment (IDE).

You will need the pak package for a fast and reliable installation experience:

if (!requireNamespace("pak", quietly = TRUE)) {
  install.packages("pak", dependencies = TRUE)
}

The most straightforward method to install leo.sc is directly from GitHub using pak. It will automatically resolve and install all CRAN, Bioconductor, and GitHub dependencies in parallel.

pak::pkg_install("laleoarrow/leo.sc")

Troubleshooting Dependencies

Bioinformatics packages often have complex dependency trees. If the standard installation fails due to missing packages, follow these targeted troubleshooting steps:

1. Bioconductor Dependencies

Several core functions in leo.sc depend on Bioconductor infrastructure. You can install any missing ones like this:

bioc_deps <- c("clusterProfiler", "org.Hs.eg.db", "enrichplot")
missing_bioc <- bioc_deps[!vapply(bioc_deps, requireNamespace, quietly = TRUE, FUN.VALUE = logical(1))]

if (length(missing_bioc) > 0) {
  pak::pkg_install(missing_bioc)
}

2. GitHub-Hosted Dependencies

leo.sc relies on other custom packages, notably leo.basic and DoubletFinder. If needed, install them directly:

github_deps <- c("chris-mcginnis-ucsf/DoubletFinder", "laleoarrow/leo.sc")
# pak handles GitHub repositories automatically
pak::pkg_install(github_deps)

Verification

Once the installation completes, verify that the package loads successfully into your R session:

library(leo.sc)
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