上一节我们已经完成了RNA速率上游的分析（单细胞RNA速率分析(1):上游分析获得Spliced/unspliced矩阵），就可以进行速率计算和可视化了。**其实很多小伙伴更熟悉R，所以这里我们R语言版本提供了两种方式。当然了，每一次我们的内容都不仅仅是解决一个问题，而是提供思路和拓展。
**R语言版本的RNA速率分析是有专门的R包，不过在文献中的出现率不如python高，但还是有文献在用。它在速率分 析和评估上的分析没有问题，结果可以结合其他的拟时工具进行解读。但是在后续的分析上不如python丰富。RNA速率分析使用的R包是velocyto.R，但是这个包只适用于linux下的R，windows环境下的R安装会失败，当然也有解决办法，自行百度。如果你用的服务器那就不会担心这个问题了，在服务器的R上正常安装即可。还需要安装依赖的SeuratWrappers 包。
这是一篇长文，我们解决的问题是：
1、spliced/unspliced与seurat的结合
2、velocyto.R的分析及可视化（添加label和legend）
3、R中调用python scVelo包进行分析可视化。所以，有了这篇帖子那么python版本的RNA速率分析你也就会了。不过我们后面python版本的RNA速率分析也是有新的内容，不仅解决RNA速率问题，还有其他的。
