PCAtools

DOI:10.18129 / B9.bioc.PCAtools

此包适用于Bioconductor 3.10版本;有关稳定的最新发布版本，请参见PCAtools．

PCAtools:一切主成分分析

Bioconductor版本:3.10

主成分分析(PCA)是一种非常强大的技术，在数据科学、生物信息学和其他领域具有广泛的适用性。它最初是为了分析大量数据，以梳理出所分析的逻辑实体之间的差异/关系。它提取数据的基本结构，而不需要构建任何模型来表示它。这种数据的“总结”是通过一个简化过程来实现的，该过程可以将大量变量转换为较少的不相关变量，即主成分，同时能够对原始数据进行简单的解释。

作者:Kevin Blighe [aut, cre]， Myles Lewis [ctb]， Aaron Lun [ctb]

维护者:Kevin Blighe < Kevin at clinicalbioinformatics.co.uk>

安装

要安装这个包，启动R(版本“3.6”)并输入:

如果(!requireNamespace("BiocManager"， quiet = TRUE)) install.packages("BiocManager")::install("PCAtools")

对于R的旧版本，请参考相应的Bioconductor释放．

文档

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browseVignettes(“PCAtools”)

超文本标记语言	R脚本	PCAtools:一切主成分分析
PDF		参考手册
文本		新闻

细节

biocViews	GeneExpression，RNASeq，软件，转录
版本	1.2.0
在Bioconductor	BioC 3.9 (R-3.6)(1年)
许可证	GPL-3
取决于	ggplot2，ggrepel，reshape2，晶格grDevices,cowplot
进口	方法，统计，效用，矩阵，DelayedMatrixStats，DelayedArray，BiocSingular，BiocParallel，Rcpp，dqrng
链接	Rcpp，beachmat，黑洞，dqrng
建议	testthat，食物，BiocGenerics，knitr，Biobase，GEOquery，biomaRt，ggplotify，beachmat
SystemRequirements	c++ 11
增强了
URL	https://github.com/kevinblighe/PCAtools
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进口我
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构建报告

包档案

遵循bob 体育网址 在R会话中使用此包的说明。

源包	PCAtools_1.2.0.tar.gz
Windows二进制	PCAtools_1.2.0.zip
Mac OS X 10.11 (El Capitan)	PCAtools_1.2.0.tgz
源库	git克隆https://git.bioconductor.org/packages/PCAtools
源存储库(开发人员访问)	git克隆git@git.bioconductor.org:packages/PCAtools
包短Url	//www.anjoumacpherson.com/packages/PCAtools/
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