Bioconductor版本:Release (3.15)
“SPOTlight”提供了一种利用种子NMF方法和可视化工具来评估结果的反褶积空间转录组斑点的方法。空间分辨基因表达谱是理解组织组织和功能的关键。然而,新的空间转录组学(ST)分析技术缺乏单细胞分辨率,需要与单细胞RNA测序(scRNA-seq)信息相结合来解卷空间索引数据集。利用这两种数据类型的优势,我们开发了SPOTlight,这是一种计算工具,能够将ST与scRNA-seq数据集成,从而推断复杂组织中细胞类型和状态的位置。SPOTlight以种子非负矩阵分解(NMF)回归为中心,使用细胞类型标记基因和非负最小二乘(NNLS)初始化,随后反褶积ST捕获位置(点)。
作者:Marc Elosua-Bayes [aut, cre], Helena L. Crowell [aut]
维护者:Marc elosua - bayes
引文(从R内,输入引用(“聚光灯”)
):
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")
对于R的旧版本,请参考相应的Bioconductor释放.
要查看系统中安装的此包版本的文档,请启动R并输入:
browseVignettes(“聚光灯”)
超文本标记语言 | R脚本 | 关注的焦点 |
参考手册 | ||
文本 | 新闻 |
biocViews | SingleCell,软件,空间,StatisticalMethod |
版本 | 1.0.0 |
在Bioconductor | BioC 3.15 (R-4.2)(0.5年) |
许可证 | GPL-3 |
取决于 | R (>= 4.1) |
进口 | ggplot2,NMF,矩阵,matrixStats,nnls,SingleCellExperiment,统计数据 |
链接 | |
建议 | BiocStyle,色盲,ExperimentHub,DelayedArray,ggcorrplot、网格igraph,jpeg,knitr、方法、png,rmarkdown,嘘,scatterpie,食物,修拉,SeuratObject,SpatialExperiment,SummarizedExperiment,S4Vectors,TabulaMurisSenisData,TENxVisiumData,testthat |
SystemRequirements | |
增强了 | |
URL | https://github.com/MarcElosua/SPOTlight |
BugReports | https://github.com/MarcElosua/SPOTlight/issues |
全靠我 | |
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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 | SPOTlight_1.0.0.tar.gz |
Windows二进制 | SPOTlight_1.0.0.zip |
macOS二进制文件(x86_64) | SPOTlight_1.0.0.tgz |
源库 | git克隆https://git.bioconductor.org/packages/SPOTlight |
源存储库(开发人员访问) | git克隆git@git.bioconductor.org:packages/SPOTlight |
包短Url | //www.andersvercelli.com/packages/SPOTlight/ |
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