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黛西

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概要
描述 具有来自RNASEQ或微阵列平台的表达数据的两种组分的异质肿瘤样品的细胞类型特异性去卷积
发展信息
GitHub. wwylab / demixt.
语言 R(包),HTML(网站)
当前版本 1.4.0.
执照 艺术(包)
状态 活性
最近更新时间 2020/10/01
参考资料
引文 Wang, Z., Cao, S., Morris, J.S., Ahn, J., Liu, R., Tyekucheva, S., Gao, F., Li, B., Lu, W., Tang, X. and Wistuba, I.I., (2018).异质肿瘤样品的转录组成型缺失免疫渗透。iscience,9,pp.451-460。https://doi.org/10.1016/j.isci.2018.10.028
帮助和支持
联系 邵龙曹
彭阳
文义王
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黛西

癌症和其他异质组织中的转录组碎屑仍然挑战。可用方法缺乏估计各个样本的组件特定比例和表达配置文件的能力。我们开发了一种三组分的解卷积模型Demixt,用于来自癌组织的混合物,渗透免疫细胞和肿瘤微环境的表达数据。Demixt是一种软件包,可以在两种或三个组件的混合中对转录组数据进行解卷积。

Demixt 1.6.0正在进行以下更改:

用于Linux,Windows和Mac OS平台的R 4.0.0下并行计算的MPI。

GTEX研究中正常组织(肺,前列腺和甲状腺)的基因表达数据和GitHub上的解卷积。

下载和安装

最近更新。

要从BioCondCutor安装Demixt Package:

我们建议使用Biocondcor R包Demixt 1.4.0为了您的分析。R.3.6.0是必需的。

如果!!quancenamespace.“biocmanager”,安静地=真正))install.packages(“biocmanager”)生物管理员::安装(“demixt”

要从GitHub安装Demixt Package:

devtools.::install_github(“wwylab / demixt”

GitHub Link for Demixt源代码:https://github.com/wwylab/demixt.

我们的包可以通过OpenMP进行并行计算。有关如何安装OpenMP的说明,请检查指令

有关如何使用Demixt的详细信息,请检查手册

r脚本运行demixt(版本1.4.0)的示例:

##估计模拟双组分数据的比例##用尖峰 - 正常参考数据(“test.data2comp”)res.gs.=demixt_gs(data.y.=test.data.2comp.$data.y,data.n1.=test.data.2comp.$data.n1,niter.=30.,Nbin.=50.,nspikein.=50.,if.filter.=真正,ngene.profile.selected.=150.,mean.diff.in.cm.=0.25,ngene.selected.for.pi.=150.,tol.=10.^-5)))##阅读结果T.(res.gs.$PI.),3.(res.gs.$基因.Name,3.##双组分碎屑给出了比例res.s2.< -demixt_s2(data.y.=test.data.2comp.$data.y,data.n1.=test.data.2comp.$data.n1,data.n2=空值,给予=CT.(res.s1.$PI.[-(res.gs.$PI.),])),nbin=50.(res.s2.$Decovmu,3.(res.s2.$Decovsigma,3.(res.s2.$decovexprt [,15.],3.(res.s2.$decovexprn1 [,15.],3.

Demixt的结果

Demixt返回列表对象。res.gs \ $ pi是每个组件(列中)和每个样本(以行为单位)的估计比例的矩阵。res.s2 \ $ deconvexprt,res.s2 \ $ deconvexprn1(和res \ $ deconvexprn2如果选择了3组件模型)是对应于未知T-component和已知的n1组件(和n2- 分别)分别。res.s2 \ $ deconvmu和res.s2 \ $ deconvsigma是两个估计$ \ mu $和$ \ sigma $的两个矩阵,每个组件(列中)和每个基因(以行为单位)。

可以找到在Demixt稿件(Wang等人)中执行的所有分析的钩面文档这里

支持

有关使用Demixt R包或Web应用程序相关的问题或支持,请访问项目GitHub.
对于其他咨询,请联系文义王

法律服务

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