康诺斯 Conos：在样本网络上聚类 什么是conos？ Conos是一个R包，用于将大量单细胞RNA-seq数据集组合在一起，从而既可以识别复发性细胞簇，又可以在多样本或Atlas规模集合中的数据集之间传播信息。 它着重于跨异构样本集合的同源细胞类型的均匀映射。 例如，用户可以研究来自癌症患者的数十种外周血样本的收集以及数十种对照，其中可能包括相关组织（如淋巴结）的样本。 它是如何工作的？ Conos应用了许多容易出错的方法中的一种来对齐集合中的每对样本，从而建立了加权的样本间单元间链接。 然后可以分析所得的联合图，以识别不同样品之间的亚群。 相同类型的单元格将倾向于在许多此类成对比较中相互映射，从而形成可以识别为簇（图社区）的集团。 Conos处理可以分为三个阶段： 阶段1：过滤和归一化使用标准软件包对样本面板中的每个单独的数据集进行过滤和归一化，以进行单数据集处理： pag

多对象单细胞反卷积（MuSiC） MuSiC是一种反卷积方法，它利用跨学科的scRNA-seq来估计大量RNA-seq数据中的细胞类型比例。 如何引用MuSiC 请引用以下出版物： 具有多对象单细胞表达参考的大体积组织细胞类型反卷积X.Wang，J.Park，K.Susztak，NRNR Zhang，M.Li 自然通讯。 2019年1月22日 安装 # install devtools if necessary install.packages( ' devtools ' ) # install the MuSiC package devtools :: install_github( ' xuranw/MuSiC ' ) # load library( MuSiC ) 更多信息 请参阅。