simpleSingleCell

DOI:10.18129 / B9.bioc.simpleSingleCell

这个包适用于Bioconductor 3.9版;有关稳定的最新发布版本，请参见simpleSingleCell．

Bioconductor单细胞RNA-seq数据低层次分析的分步工作流程

Bioconductor版本:3.9

该工作流使用scran、scater和其他Bioconductor包实现了scRNA-seq数据的低级分析管道。它描述了如何对库进行质量控制，细胞特定偏差的归一化，基本数据探索，细胞周期相位识别，双态检测和批量校正。程序检测高度可变的基因，显著相关的基因和亚群体特异性标记基因也显示。这些分析在包括SMART-seq2和10X Genomics在内的各种协议中公开可用的scRNA-seq数据集上进行了演示。

作者:Aaron Lun [aut, cre]， Davis McCarthy [aut]， John Marioni [aut]

维护者:Aaron Lun 的键盘

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("simpleSingleCell")

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(“simpleSingleCell”)

超文本标记语言	R脚本	01.简介
超文本标记语言	R脚本	02.读计数数据
超文本标记语言	R脚本	03.UMI统计数据
超文本标记语言	R脚本	04.Droplet-based数据
超文本标记语言	R脚本	05.修正批效应
超文本标记语言	R脚本	06.质量控制细节
超文本标记语言	R脚本	07.在归一化
超文本标记语言	R脚本	08.检测对比
超文本标记语言	R脚本	09.高级方差建模
超文本标记语言	R脚本	10.检测差分表达式
超文本标记语言	R脚本	11.大数据的可扩展性
超文本标记语言	R脚本	12.进一步分析策略

细节

biocViews	ImmunoOncologyWorkflow，SingleCellWorkflow，工作流
版本	1.8.0
许可证	艺术- 2.0
取决于
进口	BiocStyle，callr，rmarkdown
链接
建议	knitr，readxl，R.utils，矩阵，SingleCellExperiment，嘘，食物，DropletUtils，org.Hs.eg.db，org.Mm.eg.db，EnsDb.Hsapiens.v86，TxDb.Mmusculus.UCSC.mm10.ensGene，dynamicTreeCut，集群，igraph，Rtsne，pheatmap，limma，刨边机，BiocParallel，BiocFileCache，BiocNeighbors，BiocSingular，后面;，scRNAseq，TENxBrainData
SystemRequirements
增强了
URL	//www.andersvercelli.com/help/workflows/simpleSingleCell/
全靠我
进口我
建议我
链接到我

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	simpleSingleCell_1.8.0.tar.gz
Windows二进制
Mac OS X 10.11 (El Capitan)
源库	git克隆https://git.bioconductor.org/packages/simpleSingleCell
源存储库(开发人员访问)	git克隆git@git.bioconductor.org:packages/simpleSingleCell
包短Url	//www.andersvercelli.com/packages/simpleSingleCell/
软件包下载报告	下载数据