cytofWorkflow

DOI:10.18129 / B9.bioc.cytofWorkflow

此包适用于Bioconductor 3.10版本;有关稳定的最新发布版本，请参见cytofWorkflow．

CyTOF工作流程:高通量高维细胞术数据集的差异发现

Bioconductor版本:3.10

高维质量和流式细胞术(HDCyto)实验已成为高通量查询和细胞群表征的一种方法。在这里，我们提出了一个更新的基于r的HDCyto数据差分分析管道，主要基于Bioconductor包。我们使用FlowSOM聚类来计算定义细胞群，并促进可选但可重复的策略，用于手动合并算法生成的聚类。我们的工作流程提供了不同的分析路径，包括细胞类型丰度与表型或特定亚群中信号标记物变化的关联，或聚合信号的差异分析。重要的是，我们展示的差异分析是基于回归框架，其中HDCyto数据是响应;因此，我们能够模拟任意的实验设计，例如具有批处理效果的设计，配对设计等等。特别是，我们将广义线性混合模型或线性混合模型应用于细胞群体丰度分析或信号标记的细胞群体特异性分析，允许细胞计数的过度分散或跨样本的聚集信号进行适当的建模。为了支持正式的统计分析，我们鼓励在每个步骤进行探索性数据分析，包括质量控制(例如，多维缩放图)，聚类结果报告(降维，树状图热图)和差分分析(例如，聚集信号图)。

作者:Malgorzata Nowicka [aut, cre]， Helena L. Crowell [aut]， Mark D. Robinson [aut]

维护者:Malgorzata Nowicka

安装

要安装这个包，启动R(版本“3.6”)并输入:

如果(!requireNamespace("BiocManager"， quiet = TRUE)) install.packages("BiocManager")::install("cytofWorkflow")

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(“cytofWorkflow”)

超文本标记语言

高通量高维细胞术数据集鉴别发现的工作流程

细节

biocViews	ImmunoOncologyWorkflow，SingleCellWorkflow，工作流
版本	1.10.2
许可证	艺术- 2.0
取决于	R (>= 3.6.0)，BiocStyle，knitr，readxl，催化剂，diffcyt，HDCytoData，uwot，cowplot
进口
链接
建议	knitcitations
SystemRequirements
增强了
URL	https://github.com/markrobinsonuzh/cytofWorkflow
BugReports	https://github.com/markrobinsonuzh/cytofWorkflow/issues
全靠我
进口我
建议我
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包档案

遵循2021年欧洲杯比分预测 在R会话中使用此包的说明。

源包	cytofWorkflow_1.10.2.tar.gz
Windows二进制
Mac OS X 10.11 (El Capitan)
源库	git克隆https://git.bioconductor.org/packages/cytofWorkflow
源存储库(开发人员访问)	git克隆git@git.bioconductor.org:packages/cytofWorkflow
包短Url	//www.andersvercelli.com/packages/cytofWorkflow/
软件包下载报告	下载数据