scClassifR:単一細胞RNAシークエンシングデータにおける細胞型を正確に分類するためのフレームワーク【JST・京大機械翻訳】

Nguyen, V.; Griss, J.

プレプリント

J-GLOBAL ID：202202200113637831 整理番号：22P0256385

scClassifR:単一細胞RNAシークエンシングデータにおける細胞型を正確に分類するためのフレームワーク【JST・京大機械翻訳】

scClassifR: Framework to accurately classify cell types in single-cell RNA-sequencing data

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発行年： 2020年12月29日プレプリントサーバーでの情報更新日： 2020年12月29日
JST資料番号： O7001B 資料種別：プレプリント
記事区分：プレプリント発行国：アメリカ合衆国 (USA) 言語：英語 (EN)

scRNA-seqデータセットにおける運動性細胞タイプ同定は,scRNA-seqデータ解析における重要なボトルネックを軽減するための必須の方法である。ほとんどの既存のツールは,細胞型の分類において良好な感度と特異性を示すが,それらは,使用基準に存在しない細胞を適切に分類できない。【結果】scClassifRは,scRNA-seqデータセットにおける細胞を自動的に分類するための完全なフレームワークを提供する新規Rパッケージである。それは,SeuratとBioconductors SingleExperimentの両方を支持し,従って,Rベースの解析ワークフローの大多数と互換性があり,特定の細胞タイプを他のものと区別するために,階層的に組織化されたSVMを使用する。それは,既存のツールと比較して,同等または優れた感度と特異性を示し,一方,未知の細胞タイプを分類するにはロバストである。ユニークな特徴として,それぞれの確率を含むあいまいな細胞割当てを報告する。最後に,scClassifRは,付加的細胞型のための分類器を訓練し,評価する専用の機能を提供する。GitHub(https://github.com/grisslab/scClassifR)上では,アベイラビリティと実装ClassifRが自由に利用可能である。【JST・京大機械翻訳】

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, , , , , , 【Automatic Indexing@JST】

遺伝子の構造と化学 , 分子・遺伝情報処理

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