多重scrna序列数据的vireosnp供体反褶积
vireoSN的Python项目详细描述
vireo:pooled单细胞数据的供体反褶积
vireo：用表达式重建系综原点的变分推理 多重化scrna序列数据中的snp。
vireo这个名字遵循cardelino（克隆反卷积）的主题， 而python包的名称是vireoSNP到pypi上的aviod name confilict。
安装
vireo可通过PyPI获得。要安装，请键入以下命令 行，并添加-U用于升级：
pip install vireoSNP
或者，您可以下载或克隆此存储库并键入 python setup.py install要安装。无论哪种情况，如果您 没有作为根用户或您的python环境的权限。
有关更多说明，请参阅installation手册。
快速使用
以下两个小节是快速使用指南。有关详细信息，请参见 所有参数的完整manual或类型vireo -h。我们还提供demo.sh 用于在此repo中运行测试数据集。
每个细胞的基因分型（前步骤）
在这一步骤中可能存在一些生物信息学的努力，然而，一些现有的 软件可以提供解决方案。通常有两个步骤：- 识别候选snp：known common SNPs/freebayes/cellSNP
- 每个细胞的候选基因型snp：cellSNP/vartrix/bcftools mpileup
请参阅genotyping部分中的更多介绍。
vireosnp python包提供了一组实用程序函数和 可执行命令行 情况：
模式1：没有任何基因型：
vireo -c $CELL_DATA -N $n_donor -o $OUT_DIR
mode 2:所有样本的基因型（指定标记-t：gt、gp或pl）
vireo -c $CELL_DATA -d $DONOR_GT_FILE -o $OUT_DIR
模式3：部分样本的基因型（N不同于 $DONOR_GT_FILE中的样本号
vireo -c $CELL_DATA -d $DONOR_GT_FILE -o $OUT_DIR -N $n_donor
模式4：有基因型但不自信
vireo -c $CELL_DATA -d $DONOR_GT_FILE -o $OUT_DIR --forceLearnGT
在模式3和模式4中，算法将首先运行模式1来估计基因型 捐赠者，并将其与给定的捐赠者基因型匹配（甚至部分匹配）。为了 匹配的样本和单核苷酸多态性，输入的基因型将取代估计的 在第二次运行中作为previor的值。
注意，通过-c的单元格数据（$CELL_DATA）可以是以下任意两个 格式：
- 标准VCF文件（压缩或未压缩），按单元格显示变量
- 包含变量信息和稀疏矩阵的vcf的cellsnp输出文件夹 ad和dp
参考值
黄远华，戴维斯麦卡锡和奥利弗斯特格尔。Vireo: Bayesian demultiplexing of pooled single-cell RNA-seq data without genotype reference。 {STR 1 } $ BioXiV<<强>（2019）：598748。
欢迎加入QQ群-->： 979659372
