CADE：无需单细胞参考的系数敏感性分析流程
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CADE：无需单细胞参考的系数敏感性分析流程
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AI 综述
CADE 作者团队发布 R 工作流 CADE（Composition-Aware Differential Expression），用于在缺乏匹配单细胞参考时，评估 bulk 转录组差异表达系数对 marker 衍生组成调整的敏感性。它拟合未调整与组成调整的配对 limma 模型，输出逐基因的 Composition Confounding Index（CCI），并附带系数变化方向标签、marker 剔除 bootstrap 排序稳定性、标签置换校准、分母阈值诊断及等距对数比坐标敏感性分析。 作者团队称，该流程报告的是系数稳定性，不估计绝对细胞比例；文中 FHL 分析仅作为小队列示例，疾病相关发现仍属假设生成性质。
AI 根据报道生成 · 10 小时前更新
最新进展11月7日 08:00
CADE：面向 bulk 转录组差异表达的免参考系数敏感性分析工作流报道时间线
沿着报道，了解事件的不同侧面。
11月7日
- BMC BioinformaticsCADE：面向 bulk 转录组差异表达的免参考系数敏感性分析工作流
CADE（Composition-Aware Differential Expression）是一个 R 工作流，用于在缺乏匹配单细胞参考时评估 bulk 转录组差异表达系数对 marker 衍生组成调整的敏感性，输出逐基因的 Composition Confounding Index（CCI）而非细胞类型比例估计。它拟合未调整与组成调整的配对 limma 模型，并提供系数变化方向标签、marker 剔除 bootstrap 排序稳定性、标签置换校准、分母阈值诊断及等距对数比坐标敏感性分析。
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