基础知识

DOI:10.18129 / B9.bioc.BASiCS

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单细胞测序数据的贝叶斯分析

Bioconductor版本:发展(3.17)

单细胞信使rna序列可以揭示小说在基因表达水平细胞间异质性表面上均匀的细胞群。然而,这些实验是倾向于高水平的噪音技术,创造新的挑战识别基因显示真正的异构下表达的细胞内研究。基础知识(单细胞测序数据的贝叶斯分析)是一个集成的贝叶斯层次模型进行统计分析单细胞RNA序列数据集在指导实验的背景下(感兴趣的组织细胞在哪里已知的先验,如实验条件或细胞类型)。基本执行内置数据正常化(全球扩展)和技术噪声量化(基于激增的基因)。基础知识提供了一个直观的检测标准对高(或低)变量基因在单个的细胞群体。此外,基本可以比较两个或两个以上的使用者之间的基因表达模式组的细胞。与传统的微分表达式工具,基本的量化表达的变化超出比较手段,也允许细胞间异质性的变化的研究。后者可以通过生物over-dispersion参数量化措施多余的观察到的变化对泊松采样噪声,正常化和技术后噪声去除。由于强烈的意思/ over-dispersion混杂,通常是观察scRNA-seq数据集,基本也为残余over-dispersion变化测试,定义为剩余价值与全球平均/ over-dispersion趋势。

作者:卡特琳娜Vallejos (aut (cre), Nils咨询(aut)、艾伦·奥卡拉汉(aut),西尔维亚•理查森(施),约翰Marioni(施)

维护人员:卡特琳娜Vallejos <卡特琳娜。vallejos在igmm.ed.ac.uk >

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细节

biocViews	贝叶斯,CellBiology,DifferentialExpression,GeneExpression,ImmunoOncology,归一化,RNASeq,测序,SingleCell,软件,转录组
版本	2.11.5
Bioconductor自	BioC 3.6 (r - 3.4)(5年)
许可证	GPL (> = 2)
取决于	R (> = 4.0),SingleCellExperiment
进口	Biobase,BiocGenerics,coda,cowplot,ggExtra,ggplot2、图形、grDevices质量、方法、Rcpp(> = 0.11.3),S4Vectors,食物,天窗、统计、stats4SummarizedExperiment,冬青跑龙套,矩阵(> = 1.5.0),matrixStats,为了,reshape2,BiocParallel,后,hexbin
链接	Rcpp,RcppArmadillo
建议	BiocStyle,knitr,rmarkdown,testthat,scRNAseq,魔法
SystemRequirements	c++ 11
增强了
URL	https://github.com/catavallejos/BASiCS
BugReports	https://github.com/catavallejos/BASiCS/issues
取决于我	BASiCStan
进口我
建议我	飞溅
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包档案

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源包	BASiCS_2.11.5.tar.gz
Windows二进制	BASiCS_2.11.5.zip
macOS二进制(x86_64)	BASiCS_2.11.5.tgz
macOS二进制(arm64)	BASiCS_2.11.5.tgz
源库	git克隆https://git.bioconductor.org/packages/BASiCS
源库(开发人员访问)	git克隆git@git.bioconductor.org:包/基础知识
Bioc包浏览器	https://code.bioconductor.org/browse/BASiCS/
包短Url	//www.anjoumacpherson.com/packages/BASiCS/
包下载报告	下载数据