此包适用于Bioconductor 3.14版;有关稳定的最新发布版本,请参见范围.
Bioconductor版本:3.14
全基因组单细胞DNA测序(scDNA-seq)能够在细胞水平上对拷贝数谱进行表征。这避免了与大体积组织测序相关的平均效应,提高了分辨率,但减少了反进化癌症亚克隆和阐明癌症进化史的模糊性。然而,由于在文库准备和测序过程中引入的偏差和伪影,即使在同质细胞群中,ScDNA-seq数据也是稀疏的、有噪声的和高度可变的。在这里,我们提出SCOPE,一种用于scDNA-seq数据的归一化和拷贝数估计方法。SCOPE的显著特征包括:(i)利用细胞特异性基尼系数进行质量控制和正常/二倍体细胞的鉴定,这些细胞进一步用作泊松潜在因子模型中的阴性对照样本进行归一化;(ii)使用嵌入在泊松广义线性模型中的期望最大化算法对GC含量偏差建模,该算法解释了基因组中不同的拷贝数状态;(iii)跨样本迭代分割程序,以识别来自相同遗传背景的细胞间共享的断点。
作者:王如金,林丹宇,姜宇超
维护者:Rujin Wang < Rujin at emem.unc.edu >
引文(从R内,输入引用(“范围”)
):
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如果(!require("BiocManager", quiet = TRUE)) install.packages("BiocManager")
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browseVignettes(“范围”)
超文本标记语言 | R脚本 | 范围:单细胞拷贝数估计 |
参考手册 | ||
文本 | 新闻 |
biocViews | 对齐,CopyNumberVariation,报道,DNASeq,DataImport,归一化,质量控制,测序,SingleCell,软件,WholeGenome |
版本 | 1.6.0 |
在Bioconductor | BioC 3.11 (R-4.0)(2年) |
许可证 | GPL-2 |
取决于 | R (>= 3.6.0),GenomicRanges,IRanges,Rsamtools,GenomeInfoDb,BSgenome.Hsapiens.UCSC.hg19 |
进口 | 统计,grDevices,图形,utils,DescTools,RColorBrewer,gplots,foreach平行,doParallel,DNAcopy,BSgenome,Biostrings,BiocGenerics,S4Vectors |
链接 | |
建议 | knitr,rmarkdown,WGSmapp,BSgenome.Hsapiens.UCSC.hg38,BSgenome.Mmusculus.UCSC.mm10,testthat(> = 2.1.0的) |
SystemRequirements | |
增强了 | |
URL | |
全靠我 | |
进口我 | |
建议我 | |
链接到我 | |
构建报告 |
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 | SCOPE_1.6.0.tar.gz |
Windows二进制 | SCOPE_1.6.0.zip |
macOS 10.13 (High Sierra) | SCOPE_1.6.0.tgz |
源库 | git克隆https://git.bioconductor.org/packages/SCOPE |
源存储库(开发人员访问) | git克隆git@git.bioconductor.org:packages/SCOPE |
包短Url | //www.andersvercelli.com/packages/SCOPE/ |
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