Bioconductor版本:发行版(3.16)
“SPOTlight”提供了一种利用种子NMF方法以及可视化工具来评估结果的方法来解卷积空间转录组学斑点。空间解析的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(ST)分析技术缺乏单细胞分辨率,需要结合单细胞RNA测序(scRNA-seq)信息来解卷积空间索引数据集。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,可以将ST与scRNA-seq数据集成,从而推断复杂组织中细胞类型的位置和状态。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,随后解卷积ST捕获位置(点)。
作者:Marc Elosua-Bayes [aut, cre], Helena L. Crowell [aut]
维护者:Marc elosua - bayes
引用(从R中,输入引用(“聚光灯”)):
要安装此包,启动R(版本“4.2”)并输入:
如果(!install.packages("BiocManager") BiocManager::install("SPOTlight")
对于较老版本的R,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,请从R开始并输入:
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 | 1.2.0 |
| Bioconductor自 | 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 |
| 取决于我 | |
| 进口我 | |
| 建议我 | |
| 我的链接 | |
| 构建报告 |
遵循bob 体育网址 在R会话中使用这个包的说明。
| 源包 | SPOTlight_1.2.0.tar.gz |
| Windows二进制 | SPOTlight_1.2.0.zip |
| macOS二进制(x86_64) | SPOTlight_1.2.0.tgz |
| macOS二进制(arm64) | SPOTlight_1.1.0.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:包/焦点 |
| 包短Url | //www.anjoumacpherson.com/packages/SPOTlight/ |
| 包下载报告 | 下载数据 |