scICER：单细胞聚类稳定性评估R工具发布
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scICER：单细胞聚类稳定性评估R工具发布
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AI 综述
scICER 作者团队发布 R/Seurat 实现的单细胞聚类稳定性评估工具 scICER，可直接在 Seurat 对象中用户提供的图上评估分群稳定性。作者称，在 48 个基准数据集及整合分析中，scICER 复现了参考 scICE 的行为，并支持在 Harmony 或 scVI 校正后进行稳定性评估。 相比原始 Julia 实现，scICER 增加了生态原生输入输出、固定分辨率评估、极小簇的可选处理和面向大型对象的实用流程。工具以 R 实现并免费公开，另有功能相近的 Python 实现 scICEpy 可用。
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最新进展11月5日 20:50
scICER：面向整合单细胞分析的分群稳定性评估工具报道时间线
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11月5日
- Bioinformatics AdvancesscICER：面向整合单细胞分析的分群稳定性评估工具
scICER 是单细胞不一致性聚类估计（scICE）分析的 R/Seurat 实现，可直接在 Seurat 对象中用户提供的图上评估分群稳定性。相比原始 Julia 实现，scICER 增加了生态原生输入输出、固定分辨率评估、极小簇的可选处理和面向大型对象的实用流程。在 48 个基准数据集及整合分析中，scICER 复现了参考 scICE 的行为，并支持在 Harmony 或 scVI 校正后进行稳定性评估。工具以 R 实现并免费公开，另有功能相近的 Python 实现 scICEpy 可用。
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