Titre
Orchestrating single-cell analysis with Bioconductor.
Type
article
Institution
Externe
Périodique
Auteur(s)
Amezquita, R.A.
Auteure/Auteur
Lun, ATL
Auteure/Auteur
Becht, E.
Auteure/Auteur
Carey, V.J.
Auteure/Auteur
Carpp, L.N.
Auteure/Auteur
Geistlinger, L.
Auteure/Auteur
Marini, F.
Auteure/Auteur
Rue-Albrecht, K.
Auteure/Auteur
Risso, D.
Auteure/Auteur
Soneson, C.
Auteure/Auteur
Waldron, L.
Auteure/Auteur
Pagès, H.
Auteure/Auteur
Smith, M.L.
Auteure/Auteur
Huber, W.
Auteure/Auteur
Morgan, M.
Auteure/Auteur
Gottardo, R.
Auteure/Auteur
Hicks, S.C.
Auteure/Auteur
Liens vers les personnes
ISSN
1548-7105
Statut éditorial
Publié
Date de publication
2020-02
Volume
17
Numéro
2
Première page
137
Dernière page/numéro d’article
145
Peer-reviewed
Oui
Langue
anglais
Notes
Publication types: Journal Article ; Research Support, N.I.H., Extramural ; Research Support, Non-U.S. Gov't ; Review
Publication Status: ppublish
Publication Status: ppublish
Résumé
Recent technological advancements have enabled the profiling of a large number of genome-wide features in individual cells. However, single-cell data present unique challenges that require the development of specialized methods and software infrastructure to successfully derive biological insights. The Bioconductor project has rapidly grown to meet these demands, hosting community-developed open-source software distributed as R packages. Featuring state-of-the-art computational methods, standardized data infrastructure and interactive data visualization tools, we present an overview and online book (https://osca.bioconductor.org) of single-cell methods for prospective users.
PID Serval
serval:BIB_CC67D1B61149
PMID
Date de création
2022-02-28T10:45:03.324Z
Date de création dans IRIS
2025-05-20T22:55:14Z