1、SCIPAC 表型与细胞类型关系
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SCIPAC: quantitative estimation of cell-phenotype associations - PubMed
R平台的，需要和转录组一起分析- SCIPAC Tutorial
2、 stemfinder
3、 Escort
4、 scDrugPrio
5、- PIPET：使用批量数据的表型信息预测单细胞数据中的相关亚群- PubMed --- PIPET: predicting relevant subpopulations in single-cell data using phenotypic information from bulk data - PubMed 表型与细胞类型关系，但是教程有些奇怪
6、ReCIDE 估算细胞比例
7、PACSI-project 表型与细胞类型关系
这个包DrugReSC是上面的后续分析，和药物相关，一个组出的。
8、GEEES推断细胞特异性基因-增强子互作
相比之下，簇0和1似乎主要由标记基因-增强子相互作用的差异驱动，避开了相同细胞类型内的潜在基因调控模式。在这种情况下，利用 Seurat 包中的 FindMarkers 函数鉴定标记基因-增强子相互作用，将GEEES统计作为细胞特征用于簇0和1之间的比较。
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