miQC

DOI:10.18129 / B9.bioc.miQC

这是发展miQC版本;稳定版请参见miQC．

用于scRNA-seq数据质量控制的灵活的概率度量

Bioconductor版本:开发(3.17)

单细胞rna测序(scRNA-seq)已经可以在高分辨率下分析组织中的基因表达。在进行下游分析之前，一个重要的预处理步骤是使用质量控制(QC)指标识别和去除样品质量较差或退化的细胞。用于识别“低质量”细胞的两个广泛使用的QC指标是(i)如果细胞包含高比例的映射到线粒体DNA编码基因(mtDNA)的reads和(ii)如果检测到少量基因。miQC是数据驱动的QC度量，它在概率框架中联合建模映射到mtDNA的读的比例和混合模型中检测到的基因的数量，以预测给定数据集中的低质量细胞。

作者:Ariel Hippen [aut, cre]， Stephanie Hicks [aut]

维护者:Ariel Hippen < Ariel。希本在gmail.com>

安装

要安装此包，请启动R(版本“4.3”)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("miQC")

对于R的旧版本，请参考相应的Bioconductor释放．

文档

要查看系统中安装的此包版本的文档，请启动R并输入:

browseVignettes(“miQC”)

超文本标记语言	R脚本	miQC
PDF		参考手册
文本		新闻
文本		许可证

细节

biocViews	GeneExpression，预处理，质量控制，测序，SingleCell，软件
版本	1.7.1上
在Bioconductor	BioC 3.13 (R-4.1)(1.5年)
许可证	BSD_3_clause +文件许可证
取决于	R (>= 3.5.0)
进口	SingleCellExperiment，flexmix，ggplot2,样条函数
链接
建议	scRNAseq，嘘，BiocStyle，knitr，rmarkdown
SystemRequirements
增强了
URL	https://github.com/greenelab/miQC
BugReports	https://github.com/greenelab/miQC/issues
全靠我
进口我
建议我
链接到我
构建报告

包档案

遵循bob 体育网址 在R会话中使用此包的说明。

源包	miQC_1.7.1.tar.gz
Windows二进制	miQC_1.7.1.zip(64位)
macOS二进制文件(x86_64)	miQC_1.7.1.tgz
macOS二进制文件(arm64)	miQC_1.7.1.tgz
源库	git克隆https://git.bioconductor.org/packages/miQC
源存储库(开发人员访问)	git克隆git@git.bioconductor.org:packages/miQC
生物包浏览器	https://code.bioconductor.org/browse/miQC/
包短Url	//www.anjoumacpherson.com/packages/miQC/
软件包下载报告	下载数据