【AUCell】单细胞基因集打分

单细胞层次给基因集打分除了和GSVA等分析一样可以做富集以外，还可以通过cell marker gene set做亚群注释（需要注意细胞比例的问题，数量少的群体不行，可作辅助）。前面写过的scMetabolism包是给代谢通路打分，思路一样。

AUCell 是ranking-based，所以具体哪种标准化方法不重要，只要不影响每个细胞内基因表达量的排序就好。总的来讲，分为三步：

1，build the rankings

2，calculate the AUC

3，set the assignment threshold

安装R包

if (!requireNamespace("BiocManager", quietly=TRUE))install.packages("BiocManager")Biocmanager::install("AUCell")# To support paralell execution:
BiocManager::install(c("doMC", "doRNG","doSNOW"))
# For the main example:
BiocManager::install(c("mixtools", "GEOquery", "SummarizedExperiment"))
# For the examples in the follow-up section of the tutorial:
BiocManager::install(c("DT", "plotly", "NMF", "d3heatmap", "shiny", "rbok

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