这是发展AUCell版本;稳定版请参见AUCell.
Bioconductor版本:开发(3.16)
AUCell允许在单细胞RNA-seq数据中识别具有活性基因集(例如签名,基因模块…)的细胞。AUCell使用“曲线下面积”(AUC)来计算输入基因集的关键子集是否在每个细胞的表达基因中富集。所有细胞的AUC评分分布允许探索签名的相对表达。由于评分方法是基于排名的,AUCell是独立于基因表达单位和归一化过程。此外,由于单元格是单独评估的,它可以很容易地应用于更大的数据集,如果需要,可以细分表达式矩阵。
作者:Sara Aibar, Stein Aerts。计算生物学实验室“,”鲁汶大学脑和疾病研究中心。比利时鲁汶。
维护者:Sara Aibar < Sara。Aibar at kuleuven.vib.be>
引文(从R内,输入引用(“AUCell”)
):
要安装这个包,启动R(版本“4.2”)并输入:
如果(!require("BiocManager", quiet = TRUE)) install.packages("BiocManager") #初始化使用Bioc devel BiocManager::install(version='devel') BiocManager::install("AUCell")
对于R的旧版本,请参考相应的Bioconductor释放.
要查看系统中安装的此包版本的文档,请启动R并输入:
browseVignettes(“AUCell”)
超文本标记语言 | R脚本 | AUCell:识别基因活跃的细胞 |
参考手册 | ||
文本 | 新闻 |
biocViews | GeneExpression,GeneSetEnrichment,归一化,SingleCell,软件,转录,转录组,WorkflowStep |
版本 | 1.19.1 |
在Bioconductor | BioC 3.6 (R-3.4)(4.5年) |
许可证 | GPL-3 |
取决于 | |
进口 | DelayedArray,DelayedMatrixStats,data.table,图形,grDevices,GSEABase、方法、mixtools,R.utils,闪亮的统计数据,SummarizedExperiment,BiocGenerics,跑龙套 |
链接 | |
建议 | Biobase,BiocStyle,doSNOW,dynamicTreeCut,DT,GEOquery,knitr,NMF,plyr,R2HTML,rmarkdown,reshape2,情节,rbokeh,Rtsne,testthat,动物园 |
SystemRequirements | |
增强了 | doMC,doRNG,doParallel,foreach |
URL | http://scenic.aertslab.org |
全靠我 | |
进口我 | RcisTarget |
建议我 | 解耦 |
链接到我 | |
构建报告 |
遵循bob 体育网址 在R会话中使用此包的说明。
源包 | AUCell_1.19.1.tar.gz |
Windows二进制 | AUCell_1.19.1.zip |
macOS 10.13 (High Sierra) | AUCell_1.19.1.tgz |
源库 | git克隆https://git.bioconductor.org/packages/AUCell |
源存储库(开发人员访问) | git克隆git@git.bioconductor.org:packages/AUCell |
包短Url | //www.anjoumacpherson.com/packages/AUCell/ |
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