基础知识

DOI:10.18129 / B9.bioc.BASiCS

单细胞测序数据的贝叶斯分析

Bioconductor版本:Release (3.15)

单细胞mRNA测序可以揭示看似同质的细胞群体中基因表达水平的新细胞间异质性。然而，这些实验容易出现高水平的技术噪音，为识别在所研究的细胞群中显示真正异质表达的基因带来了新的挑战。BASiCS(单细胞测序数据的贝叶斯分析)是一个集成的贝叶斯层次模型，用于在监督实验的背景下对单细胞RNA测序数据集进行统计分析(其中感兴趣的细胞组是先验已知的，例如实验条件或细胞类型)。BASiCS执行内置数据规范化(全局缩放)和技术噪声量化(基于插入基因)。BASiCS为单组细胞内高(或低)变量基因提供了直观的检测标准。此外，BASiCS可以比较两个或多个预先指定的细胞组之间的基因表达模式。与传统的差异表达工具不同，BASiCS量化了超出均值比较的表达变化，也允许研究细胞间异质性的变化。后者可以通过生物过色散参数进行量化，该参数测量在归一化和技术噪声去除后观察到的与泊松采样噪声有关的过度可变性。由于通常在scRNA-seq数据集中观察到强烈的平均/过离散度混淆，BASiCS还测试剩余过离散度的变化，剩余过离散度是由相对于全球平均/过离散度趋势的残值定义的。

作者:Catalina Vallejos [aut]， Nils Eling [aut]， Alan O'Callaghan [aut, cre]， Sylvia Richardson [ctb]， John Marioni [ctb]

维护者:Alan O'Callaghan < Alan。Ocallaghan在outlook.com>上写道

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细节

biocViews	贝叶斯，CellBiology，DifferentialExpression，GeneExpression，ImmunoOncology，归一化，RNASeq，测序，SingleCell，软件，转录组
版本	2.8.0
在Bioconductor	BioC 3.6 (R-3.4)(5年)
许可证	GPL (>= 2)
取决于	R (>= 4.0)，SingleCellExperiment
进口	Biobase，BiocGenerics，coda，cowplot，ggExtra，ggplot2，图形，grDevices，质量、方法、Rcpp(> = 0.11.3),S4Vectors，食物，天窗， stats, stats4，SummarizedExperiment，冬青跑龙套,矩阵，matrixStats，为了，reshape2，BiocParallel，hexbin
链接	Rcpp，RcppArmadillo
建议	BiocStyle，knitr，rmarkdown，testthat，魔法
SystemRequirements	c++ 11
增强了
URL	https://github.com/catavallejos/BASiCS
BugReports	https://github.com/catavallejos/BASiCS/issues
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包档案

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源包	BASiCS_2.8.0.tar.gz
Windows二进制	BASiCS_2.8.0.zip(64位)
macOS二进制文件(x86_64)	BASiCS_2.8.0.tgz
源库	git克隆https://git.bioconductor.org/packages/BASiCS
源存储库(开发人员访问)	git克隆git@git.bioconductor.org:packages/BASiCS
包短Url	//www.andersvercelli.com/packages/BASiCS/
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