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miloR发表在2021年 Nat Biotechnol 上，题为《Differential abundance testing on single-cell data using k -nearest neighbor graphs》。简单来说，miloR是一个用于单细胞数据分析的 R 包，专注于细胞间的差异群体丰度（Differential Abundance, DA）分析。它通过构建细胞邻域（Neighborhood）来检测实验条件或生物状态对特定细胞群体分布的影响。miloR提供了一种统计框架，可以从单细胞测序数据中提取新的生物学见解，特别适合研究复杂的生物学体系，如发育、疾病或治疗响应。 一. miloR算法的工作流程 尽管差异丰度（Differential abundance, DA）通常在离散细胞簇中进行量化，但 MiloR 使用 KNN 图中的部分重叠细胞邻域。从一个真实反映细胞群体生物学的图开始，Milo 分析包括以下三个步骤： 采样代表性邻域； 测试所有邻域中条件的差异丰度； 使用加权假发现率（FDR）程序考虑多个假设检
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