MarioniLab/miloR

해결하는 문제

MiloR는 단세포 데이터셋에서 차등 부유도(DA) 분석을 위한 방법을 제공합니다. 연구자가 사전에 정의된 세포 유형 클러스터에 의존하지 않고, 서로 다른 실험 조건 간에 유의미하게 다른 세포 집단을 식별할 수 있도록 합니다.

작동 방식

이 도구는 k-근접 이웃(KNN) 그래프를 사용하여 세포의 이웃을 정의합니다. 고정된 그룹으로 세포를 클러스터링하는 대신, 샘플 간에 겹치는 이웃 내 세포의 부유도를 분석합니다. 그런 다음 통계적 검정을 통해 특정 이웃이 조건 간에 차등 부유도를 가지는지 여부를 판단합니다.

대상 사용자

다른 조건 간 세포 집단 비율의 변화를 찾기 위해 차등 부유도 검정을 수행해야 하는 단세포 데이터를 연구하는 생물정보학자 및 생물학자에게 적합합니다.

주요 특징

• 그래프 기반 접근법: 고정된 클러스터링의 한계를 피하기 위해 KNN 그래프를 사용합니다.

• 혼합 효과 모델: 종속 샘플에 대해 혼합 효과 모델 사용을 지원합니다.

• 통합 가능성: milopy를 통해 scanpy/anndata 워크플로우에 통합 가능합니다.

• Bioconductor 호환성: 안정적인 설치를 위한 Bioconductor 패키지로 제공됩니다.