服饰

DOI:10.18129 / B9.bioc.DepecheR

此包适用于Bioconductor 3.12版本;有关稳定的最新发布版本,请参见服饰

确定高维实体中集群的基本表型要素

Bioconductor版本:3.12

这个包的目的是在数据集中识别可以分开组的特征。这在两个层面上完成。首先,使用稀疏K-means实现执行聚类。其次,生成的聚类用于根据不同聚类中的观察值分布来预测个体组的结果。由于会识别某些具有分离信息的聚类,而这些聚类是由稀疏数量的变量定义的,因此该方法可以降低数据的复杂性,只强调真正重要的数据。

作者:Jakob定理[aut, cre], Axel定理[aut]

维护者:Jakob定理< Jakob。定理在ndcn.ox.ac.uk>

引文(从R内,输入引用(服饰)):

安装

要安装此包,请启动R(版本“4.0”)并输入:

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

对于R的旧版本,请参考相应的Bioconductor释放

文档

要查看系统中安装的此包版本的文档,请启动R并输入:

browseVignettes(服饰)

超文本标记语言 R脚本 用DepecheR进行细胞术数据分析的例子
超文本标记语言 R脚本 使用groupProbPlot绘图函数进行单格概率显示
PDF 参考手册
文本 新闻
文本 许可证

细节

biocViews CellBasedAssays分类聚类DataRepresentationDifferentialExpressionDimensionReductionFeatureExtractionFlowCytometryImmunoOncologyRNASeqSingleCell软件转录转录组可视化
版本 1.6.0
在Bioconductor BioC 3.9 (R-3.6)(2年)
许可证 MIT +文件许可证
取决于 R (>= 4.0)
进口 ggplot2(> = 3.1.0),质量(> = 7.3.51),Rcpp(> = 1.0.0),dplyr(> = 0.7.8),gplots(> = 3.0.1),冬青(> = 0.5.1),foreach(> = 1.4.4),doSNOW(> = 1.0.16),matrixStats(> = 0.54.0),mixOmics(> = 6.6.1),时刻(> = 0.14), grDevices(> = 3.5.2),图形(> = 3.5.2),数据(> = 3.5.2),跑龙套(> = 3.5)、方法(> = 3.5),并行(> = 3.5.2),reshape2(> = 3),beanplot(> = 1.2),模糊神经网络(> = 1.1.3),robustbase(> = 0.93.5),gmodels(> = 2.18.1)
链接 RcppRcppEigen
建议 uwottestthatknitrrmarkdownBiocStyle
SystemRequirements
增强了
URL
全靠我
进口我
建议我 flowSpecs
链接到我
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 DepecheR_1.6.0.tar.gz
Windows二进制 DepecheR_1.6.0.zip(32位和64位)
macOS 10.13 (High Sierra) DepecheR_1.6.0.tgz
源库 git克隆https://git.bioconductor.org/packages/DepecheR
源存储库(开发人员访问) git克隆git@git.bioconductor.org:packages/DepecheR
包短Url //www.anjoumacpherson.com/packages/DepecheR/
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