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SCENIC: 一个用于从单细胞RNA测序数据推断基因调控网络及细胞类型的R软件包

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简介:
SCENIC是一款基于单细胞RNA测序技术的R语言软件包,能够高效地推断出基因调控网络与细胞类型,为复杂生物系统的解析提供了强大工具。 SCENIC(单细胞重组网络推断和聚类)是一种利用单细胞RNA序列数据来推断基因调控网络及识别不同细胞类型的计算方法。 该技术的详细描述以及一些使用示例可以在相关文献中找到。目前,SCENIC在R语言环境与Python环境中均有实现版本。对于不熟悉R编程语言的用户来说,可以考虑查看包含Nextflow工作流程的SCENIC或pySCENIC Jupyter笔记本以简化运行过程(强烈建议用于批量处理大体量数据)。之后可以在R、Python或是Web界面SCope中浏览分析结果。 有关在R环境中使用和安装SCENIC的具体说明,请参考相关教程。示例输出文件可在指定位置获取。 常见问题解答: - 2021年3月26日:发布新的教程以帮助用户更好地理解和应用该方法; - 2020年6月26日:更新了包含Nextflow工作流程的SCENIC协议及pySCENIC Jupyter笔记本,现在已正式上线。

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客服
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  • SCENIC: RNAR
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    SCENIC是一款基于单细胞RNA测序技术的R语言软件包,能够高效地推断出基因调控网络与细胞类型,为复杂生物系统的解析提供了强大工具。 SCENIC(单细胞重组网络推断和聚类)是一种利用单细胞RNA序列数据来推断基因调控网络及识别不同细胞类型的计算方法。 该技术的详细描述以及一些使用示例可以在相关文献中找到。目前,SCENIC在R语言环境与Python环境中均有实现版本。对于不熟悉R编程语言的用户来说,可以考虑查看包含Nextflow工作流程的SCENIC或pySCENIC Jupyter笔记本以简化运行过程(强烈建议用于批量处理大体量数据)。之后可以在R、Python或是Web界面SCope中浏览分析结果。 有关在R环境中使用和安装SCENIC的具体说明,请参考相关教程。示例输出文件可在指定位置获取。 常见问题解答: - 2021年3月26日:发布新的教程以帮助用户更好地理解和应用该方法; - 2020年6月26日:更新了包含Nextflow工作流程的SCENIC协议及pySCENIC Jupyter笔记本,现在已正式上线。
  • DoubletFinder: R中识别RNA中双峰
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    简介:DoubletFinder是一款用于分析单细胞RNA测序数据、识别双峰现象的R语言软件包。它帮助研究人员提高数据质量,确保实验结果的可靠性。 DoubletFinder 是由 Chris McGinnis 编写的 R 软件包,用于预测单细胞 RNA 测序数据中的双峰现象。该软件包与 Seurat 版本 2.0 及以上版本兼容,并于 2019 年 4 月由 Cell Systems 发布。 更新内容包括: - 内部化功能通常在“模式”包中使用,以实现与 R v3.6 及更高版本的兼容性。 - 向 paramSweep_v3 添加了并行处理(感谢 Nathan Skeen 的贡献)——注意:进度不再显示但过程更快。 - 修复了较小数据集中的错误。 - 更新了自述文件。
  • RNA分析(scRNA-Seq)
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    简介:单细胞RNA测序(scRNA-Seq)技术能够解析复杂组织中每个细胞的基因表达情况,为生物学研究提供前所未有的详细信息。本专题探讨了如何有效处理和解读这些海量且复杂的单细胞转录组数据,以揭示细胞异质性和发育轨迹等关键问题。 为期2天的单细胞RNA-Seq分析课程将涵盖从scRNA-seq实验获取的数据计算分析方法。我们非常欢迎所有有助于改进本课程的贡献!如果您在过程中遇到任何疑问、疑虑或困难,维护人员会尽力提供帮助。 请熟悉我们的规定,并了解如何以正确的格式呈现本地课程内容以及编写新章节的方法。您可以查看当前列表来获得为该存储库做出贡献的想法。为了进行您的贡献,我们使用GitHub流,在相关章节中对此有详细解释。 本课程的当前维护者是 [此处应填写维护者的姓名或联系方式] ,如果您想引用此课程,请向他们咨询。 作者可以在“找到参与者列表”部分查看参与本课程的人士名单。
  • 五分
    优质
    本数据集包含大量白细胞五分类(包括中性粒细胞、淋巴细胞等)和红细胞检测结果,适用于医学研究与自动化血液分析。 血细胞数据集包括白细胞五分类和红细胞(RBC),每个类别包含2400张图片。
  • 使R语言SC3进行
    优质
    本简介介绍如何利用R语言中的SC3(Self-organizing Cells by Clustering and Consensus)包对单细胞数据进行高效准确的聚类分析,帮助研究人员识别和理解不同细胞类型。 调取用于单细胞数据一致聚类的SC3包的小程序包含详细的说明。
  • 增强血图像集,标签(CSV)
    优质
    本数据集提供了一系列经过标记的血细胞图像,涵盖多种细胞类型,并附带详细的CSV文件说明每个样本的具体信息。适用于医学研究和自动化诊断系统开发。 该数据集包含12,500张带有细胞类型标签的增强血细胞图像(JPEG格式),并且每一张图片的相关信息都记录在CSV文件中。这4种不同类型的细胞——嗜酸性粒细胞、淋巴细胞、单核细胞和中性粒细胞,各自拥有大约3,000张图像,并且这些图像是根据不同的细胞类型被分组到四个独立的文件夹中的。
  • 优质
    细胞计数应用软件是一款专为生物医学和科研领域设计的专业工具,能够高效准确地进行细胞图像分析与计数,助力科学研究。 细胞计数软件是一种专门用于生物学研究中的细胞数量分析的计算机程序,在细胞生物学、微生物学以及药理学等领域具有重要应用价值。精确地统计细胞对于理解细胞增殖、死亡率及药物效应等方面至关重要。 该软件基于Visual C++项目开发,利用C++编程语言实现高效且精准的检测和计数算法。其核心功能包括: 1. **图像处理**:接收并优化显微镜下的细胞图像,通常涉及图像捕获、灰度化以及二值化等预处理步骤。 2. **细胞识别**:通过边缘检测及形状分析等计算机视觉技术来辨识单个细胞,并使用霍夫变换和膨胀腐蚀算法分离定位细胞。 3. **细胞计数**:软件在完成细胞识别后,能够自动计算图像中的总细胞数量。此功能通常基于连通组件分析实现,将每个独立的细胞视为一个单独的单元进行统计。 4. **数据分析与报告生成**:除了基本的数量统计外,该软件还提供进一步的数据分析能力如密度分布、尺寸大小等,并且可以输出包含平均值和标准差在内的详细统计数据报表以供研究人员参考使用。 5. **用户界面设计**:为了提高使用的便捷性,细胞计数软件应配备直观的交互式操作面板。这包括图像预览区、参数调整窗口以及结果展示区域等功能模块,使用户能够轻松加载图片、设置相关选项并查看最终统计信息,并且可以保存生成的结果报告。 6. **灵活性与准确性**:考虑到不同样本中细胞形态的不同特点,软件需要具有一定的适应性以应对各种条件下的图像处理需求。同时借助机器学习或深度学习技术不断优化识别精度降低错误率和遗漏情况的发生概率。 7. **模块化设计**:作为VC工程的一部分,该程序被构建成可扩展的框架结构以便于未来添加新功能或者改进现有算法。 8. **数据管理与兼容性支持**:软件应当能够处理多种图像格式,并提供保存及读取计数结果的功能,便于后续的数据分析和复查工作。 综上所述,“细胞识别统计系统”是一个结合了图像处理、计算机视觉以及生物统计学的综合性工具。通过Visual C++项目开发,它具备良好的定制化能力和高效性能以满足科研人员在细胞数量测定领域的多样化需求。
  • 图像集:含12,500张图片(涵盖4种不同
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    本数据集收录了12,500张高质量的血细胞图像,详细涵盖了四种不同类型细胞。它为研究人员提供了宝贵的资源以进行细胞分类和识别的研究。 该数据集包含12,500个血细胞增强图像(JPEG)以及相应的细胞类型标签(CSV)。每种类型的4种不同细胞大约有3,000张图像,并且这些图像根据不同的细胞类型被分配到四个文件夹中。基于血液疾病的诊断通常需要识别和表征患者的血液样本,因此自动化检测和分类血细胞亚型的方法在医学应用上具有重要意义。
  • 红白混合血液
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    本数据集包含红白细胞混合样本的详细信息,旨在支持医学研究与自动分类算法开发,促进血细胞分析技术的进步。 血液细胞数据集(红+白细胞)包含有关红细胞和白细胞的详细信息。此数据集可用于研究、分析及机器学习模型开发等多种用途。