STACAS: Sub-Type Anchor Correction for Alignment in Seurat to integrate single-cell RNA-seq data.
STACAS: Sub-Type Anchor Correction for Alignment in Seurat to integrate single-cell RNA-seq data.
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DOI：
10.1093/bioinformatics/btaa755
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发表时间：
2021-05-05
期刊：
影响因子：
--
通讯作者：
Carmona SJ
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
Andreatta M;Carmona SJ
STACAS是一种用于在Seurat环境中识别整合锚点的计算方法，针对仅共享细胞类型子集的单细胞（sc）RNA-seq数据集的整合进行了优化。我们证明，通过（i）校正批次效应，同时保留数据集之间的相关生物学变异性，（ii）用定量距离测量过滤异常整合锚点，以及（iii）构建最佳整合指导树，STACAS可以准确地对齐由仅部分重叠的细胞群组成的scRNA-seq数据集。源代码和R包可在https：//github.com/carmonalab/STACAS获得; Docker镜像可在https://hub.docker.com/repository/docker/mandrea1/stacas_demo获得。
STACAS is a computational method for the identification of integration anchors in the Seurat environment, optimized for the integration of single-cell (sc) RNA-seq datasets that share only a subset of cell types. We demonstrate that by (i) correcting batch effects while preserving relevant biological variability across datasets, (ii) filtering aberrant integration anchors with a quantitative distance measure and (iii) constructing optimal guide trees for integration, STACAS can accurately align scRNA-seq datasets composed of only partially overlapping cell populations. Source code and R package available at https://github.com/carmonalab/STACAS; Docker image available at https://hub.docker.com/repository/docker/mandrea1/stacas_demo.
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