论文代码复现

"Chen X.F., Tao X.M., Zhong Z.C., Zhu F.Y., Zhang Y.Q., Wang Y.Z., Wang M., Sun L., Li Y.X., Ouyang Y., Ding Z.Y., An M., Zhao Y.Y., Zhou J.F., Zhang R., Xiong W., Ji N., Li Y., 2026. Sub-second dopaminergic reinforcement orchestrates juvenile social play and is disrupted in Shank3 deficiency. In preparation"

作者: 陈昕枫, 2025-08-09. 修改: 陶现明，2025-08-15. 陈昕枫, 2026-08-07.

Figures 图库

运行此仓库中的代码以复现论文中的图表。 Fig1_S1 Fig2_S2 Fig3_S3 Fig4_S4 Fig5_S5 Fig6_S6 Fig7_S7

代码和数据下载

数据开放下载，链接为 Social_Seq_DATA.rar (Mendeley Data🔗 或百度云🔗，4.1 GB)。下载后解压到文件夹，命名为Figshare。

代码开放下载，链接为https://github.com/LiLab-CIBR/Social_Seq-Paper-Figure-Replication。

数据和代码目录一一对应，需将数据文件夹 Fig*/data/* 逐个复制到代码文件夹中。

安装

支持 Windows、Linux 和 MacOS 系统。

首先，通过 uv 工具安装依赖环境。

警告

不要同时使用 uv 和 conda。这会导致包安装冲突。在运行以下代码之前，请先运行 conda deactivate。

# 在运行以下代码之前，请下载 FIGSHARE 代码和数据。
unrar x Social_Seq_DATA.rar Figshare/
cd Figshare
git clone https://github.com/LiLab-CIBR/Social_Seq-Paper-Figure-Replication .  # 下载代码到当前文件夹

python3 -m pip install uv          # UV 是一个轻量级的 Python 包管理器，类似于 conda。

uv sync --index-url https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple  # 中国用户可选清华镜像源，否则安装速度很慢。
uv run python --version  # 验证 Python 版本（应为 3.12）

安装自定义包

uv pip install git+https://github.com/chenxinfeng4/multiview_calib.git

git clone https://github.com/chenxinfeng4/LILAB-py.git ../LILAB-py
uv pip install -e ../LILAB-py

uv run python -m lilab.multiview_scripts_dev.p1_checkboard_global -h   # 验证安装

生成单个图表：Fig1D.pdf

您可以逐个运行 Fig*/Fig*.py 中的代码来生成图表。

uv run python Fig1_S1/Fig1D.py   # 结果保存到 Fig1_S1/result/Fig1D.pdf

注意: 如果出现任何错误，请确保所有数据文件都已正确下载。

通过一个命令生成所有图表

uv run python main.py test

生成 Fig1.pdf, FigS1.pdf, Fig2*.pdf, ... 结果保存到相应的文件夹中。Fig*/result/*.pdf，例如 Fig1_S1/result/Fig1G.pdf。

清理所有结果，复原

#1. 删除所有结果数据
uv run python main.py clean

#2. 或者手动删除所有结果数据
rm Fig*/result/*pdf Fig*/result/*pkl Fig*/result/*png