brie 0.2.2

关于布里

brie（bayesian regression for isoform estimate）是一种贝叶斯方法，用于 根据rna序列数据估计亚型比例。目前，布里可以 外显子包含前自动学习信息的序列特征 外显子跳跃事件中的比率。当 可用数据有限。在体rna序列实验中，我们可以很容易地增加 放大以获得更多的序列读取以提高 亚型估计。然而，在单细胞rna-seq（scrna-seq）实验中， 最初的分子是非常有限的，这总是导致一些基因 低覆盖率甚至退学。在scrna序列中，brie方法，通过整合 信息先验，例如从序列特征中学习，可以提供准确的 在单个细胞中剪接的可重复估计，以及敏感的 差异分析。

BRIE通过命令行提供以下功能：

一。brie：估计异构比例和fpkm，并计算 监管特征。

2.brie-diff：计算 多个细胞聪明地配对。

快速启动

安装：

• pip install brie
• 或者下载此存储库，并键入python setup.py install；
• 如果您没有根权限并且不使用Anaconda，请添加--user。

参数

• 键入命令行brie -h

详细手册

请参阅documentation中有关如何安装、使用和查找注释数据的内容 等

参考文献

黄远华和圭多血气方刚。BRIE: transcriptome-wide splicing quantification in single cells。 基因组生物学，2017；18（1）：123.