scde

DOI:10.18129 / B9.bioc.scde

这是发展scde版本;稳定版请参见scde．

单细胞差异表达

Bioconductor版本:开发(3.16)

scde包实现了一组用于分析单细胞RNA-seq数据的统计方法。scde适合单细胞RNA-seq测量的个别误差模型。这些模型可以用于评估细胞组之间的差异表达，以及其他类型的分析。scde包还包含宝塔框架，该框架应用通路和基因集过分散分析来识别和描述基于转录特征的假定细胞亚群。差异表达分析的总体方法在以下出版物中详细介绍:“单细胞差异表达分析的贝叶斯方法”(Kharchenko PV, Silberstein L, Scadden DT, Nature Methods, doi: 10.1038/ nmest .2967)。亚群体鉴定和表征的总体方法在以下预印本中详细描述:“通过途径和基因集过度分散分析来表征转录异质性”(Fan J, Salathia N, Liu R, Kaeser G, Yung Y, Herman J, Kaper F, Fan JB, Zhang K, Chun J，和Kharchenko PV, Nature Methods, doi:10.1038/ nmete .3734)。

作者:Peter Kharchenko [aut, cre]， Jean Fan [aut]

维护者:Jean Fan

安装

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("scde")

对于R的旧版本，请参考相应的Bioconductor释放．

文档

PDF		参考手册

细节

biocViews	贝叶斯，DifferentialExpression，ImmunoOncology，RNASeq，软件，StatisticalMethod，转录
版本	2.25.0
在Bioconductor	BioC 3.3 (R-3.3)(6年)
许可证	GPL-2
取决于	R (>= 3.0.0)，flexmix
进口	Rcpp(> = 0.10.4),RcppArmadillo(> = 0.5.400.2.0),mgcv，车，rjson，质量，开罗，RColorBrewer，刨边机，quantreg、方法、nnet，RMTstat，极端，pcaMethods，BiocParallel、并行
链接	Rcpp，RcppArmadillo
建议	knitr，cba，fastcluster，WGCNA，GO.db，org.Hs.eg.db，rmarkdown
SystemRequirements
增强了
URL	http://pklab.med.harvard.edu/scde
BugReports	https://github.com/hms-dbmi/scde/issues
全靠我
进口我
建议我	pagoda2
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	scde_2.25.0.tar.gz
Windows二进制	scde_2.25.0.zip
macOS 10.13 (High Sierra)	scde_2.25.0.tgz
源库	Git克隆https://git.bioconductor.org/packages/scde
源存储库(开发人员访问)	Git克隆git@git.bioconductor.org:packages/scde
包短Url	//www.anjoumacpherson.com/packages/scde/
软件包下载报告	下载数据