scDblFinder：单细胞测序数据中的双细胞检测工具

scDblFinder：单细胞测序数据中的双细胞检测工具

scDblFinder Methods for detecting doublets in single-cell sequencing data 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/sc/scDblFinder

项目基础介绍

scDblFinder 是一个用于在单细胞测序数据中检测和处理的单细胞双细胞（doublets）的开源项目。它基于 R 语言开发，旨在帮助研究人员识别和分类单细胞测序中的双细胞，以便更准确地分析单细胞数据。该项目在 GitHub 上公开，社区可以自由使用和贡献。

主要编程语言

• R 语言：99.8%
• Dockerfile：0.2%

核心功能

scDblFinder 的核心功能是检测和分类单细胞测序数据中的双细胞。双细胞是指在同一微滴或反应体积中捕获到的多个细胞，这种情况可能会干扰单细胞数据的分析。该项目提供了以下核心功能：

• 双细胞检测：scDblFinder 实现了多种方法来检测双细胞，包括新颖的 scDblFinder 方法。这些方法能够识别不同类型细胞形成的异质双细胞，这对于大多数应用来说是最关键的。
• 数据兼容性：与 SingleCellExperiment 类兼容，可以无缝地集成到现有的单细胞分析流程中。
• 样本处理：可以处理多个样本，并且考虑样本特定的双细胞率，提供更精确的结果。
• 集群检测模式：支持两种主要的人工双细胞生成模式，一种是随机模式，另一种是基于集群的模式，适用于不同类型的数据集。

最近更新的功能

最近，scDblFinder 项目更新了一些功能，包括但不限于：

• 改进的双细胞评分机制：优化了双细胞评分算法，提高了检测的准确性。
• 增强的样本处理能力：增强了处理多个样本的能力，特别是在多线程处理方面进行了优化。
• 集群模式的优化：对基于集群的双细胞检测模式进行了改进，提高了在明确分离的集群数据上的性能。
• 用户文档和示例：更新了用户文档，提供了更多的示例数据和教程，帮助新用户更快地上手和使用。

通过这些更新，scDblFinder 进一步提高了在单细胞测序数据分析中的实用性和准确性。

scDblFinder Methods for detecting doublets in single-cell sequencing data 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/sc/scDblFinder