Bisque R工具包：细胞组成估算与单细胞数据分析

Bisque工具包的主要特点是能够准确和高效地将批量表达数据分解为细胞组分，为研究单细胞层面的生物学问题提供了有力的工具支持。 Bisque提供了两种主要的操作模式：基于参考的分解和基于标记的分解。 1. 基于参考的分解方法是利用单细胞数据来分解批量表达数据的一种方式。该方法假定单细胞计数和批量计数是来自同一组织的样本，且单细胞数据中的细胞组成与预期的生理组成相一致。尽管没有明确要求样本必须完全匹配，但如果能同时对单细胞和整体表达进行测量，则能获得更准确的分解结果。这种方法适用于已经拥有一定量单细胞数据资源，且单细胞数据能够代表批量数据中的细胞组成的场景。 2. 基于标记的分解方法适用于缺乏单细胞参考数据的情况。该方法仅使用标记基因来分解批量表达数据，单细胞数据不是必需的，但如果可用，则可帮助识别这些标记基因。这种方法能够捕获个体间细胞类型的相对丰度，但是这些丰度数据并不表示细胞类型的绝对比例，因此不同细胞类型之间的丰度值不可直接进行比较。这种方法适用于单细胞数据难以获取或样本资源有限的场景。 Bisque工具包已发布于CRAN（Comprehensive R Archive Network）上，可以通过R的包管理器进行安装，具体命令为：install.packages("BisqueRNA")。同时，Bisque也提供了一个Bioconda的安装选项，Bioconda是一个专门为生物计算提供软件包管理的渠道，适用于conda包管理系统的用户，安装命令为：conda install r-bisque。 标签中提到的'R'指的是R语言，这是一种广泛用于统计分析和图形表示的编程语言和软件环境。它在生物信息学领域尤其流行，因为它提供了大量专门针对该领域需求的工具包和功能强大的统计分析库。 压缩包文件名称列表中的'bisque-master'可能指的是Bisque工具包的源代码压缩包，'master'在此上下文中可能意味着这是该工具包的主分支或主版本的代码，用户可以下载这个压缩包后解压，然后在本地环境中安装和使用Bisque工具包。"