MarioniLab/miloR

何を解決するか

MiloR は単細胞データセットにおける差分豊度（DA）解析のための手法を提供します。研究者が実験条件間で有意に異なる細胞集団を特定できるようにし、事前に定義された細胞型クラスタに依存せずに解析を実行できます。

動作方法

このツールは k-近傍（KNN）グラフを使用して細胞の近傍を定義します。固定されたグループに細胞をクラスタリングするのではなく、サンプル間で重複する近傍内の細胞の豊度を分析します。その後、統計的検定を用いて特定の近傍が条件間で差分豊度を持っているかどうかを判定します。

対象ユーザー

異なる条件間での細胞集団の割合の変化を検出するために差分豊度検定を実行したい、単細胞データを研究するバイオインフォマティシャンおよび生物学者向けです。

特徴

• グラフベースのアプローチ：固定クラスタリングの制限を回避するために KNN グラフを使用。

• 混合効果モデル：依存サンプルに対して混合効果モデルの使用をサポート。

• 統合性：milopy を通じて scanpy/anndata ワークフローに統合可能。

• Bioconductor互換性：安定したインストールを可能にする Bioconductor パッケージとして提供。