基本

doi:10.18129/b9.bioc.basics

单细胞测序数据的贝叶斯分析

生物导体版本:版本(3.15)

单细胞mRNA测序可以在看似均匀的细胞种群中发现基因表达水平的新细胞对细胞异质性。但是,这些实验容易出现高水平的技术噪声,为鉴定在研究细胞种群中表现出真正异质表达的基因带来了新的挑战。基础知识(单细胞测序数据的贝叶斯分析)是一种集成的贝叶斯分层模型,可在有监督的实验的背景下对单细胞RNA测序数据集进行统计分析(其中感兴趣的细胞群是先验的,例如实验条件,例如实验条件。或单元格类型)。基础知识执行内置数据归一化(全局缩放)和技术噪声量化(基于尖峰基因)。基础知识提供了一组细胞内高度(或低)可变基因的直观检测标准。另外,基础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,基础知识量化了超出平均值比较的表达变化,还可以研究细胞对细胞异质性的变化。可以通过生物学过度分散参数来量化后者,该参数在归一化和技术噪声去除后测量相对于泊松采样噪声的多变异性过剩。由于通常观察到SCRNA-Seq数据集的强烈平均/过度分散混淆,因此基础知识还测试了残留过度分散的变化,这是由残留值相对于全球平均/过度分散趋势的定义。

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

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版本 2.8.0
在生物导体中 Bioc 3.6(R-3.4)(4。5年)
执照 GPL(> = 2)
依靠 r(> = 4.0),Singlecellexperiment
进口 生物酶,,,,生物基因,,,,结尾,,,,牛仔图,,,,ggextra,,,,GGPLOT2,图形,grdevices,大量的, 方法,RCPP(> = 0.11.3),S4VECTORS,,,,斯克兰,,,,砍伐,Stats,Stats4,总结性特征,,,,维里迪斯,utils,矩阵,,,,矩阵,,,,断言,,,,RESHAPE2,,,,生物比较,,,,Hexbin
链接 RCPP,,,,rcpparmadillo
建议 生物使用,,,,尼特,,,,rmarkDown,,,,测试,,,,魔术
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