此包适用于Bioconductor 3.12版本;有关稳定的最新发布版本,请参见科拉尔.
Bioconductor版本:3.12
对应分析(CA)是一种矩阵分解方法,类似于主成分分析(PCA)。PCA适用于连续的、近似正态分布的数据,而CA适用于具有相同可加尺度的非负的、基于计数的数据。corral包实现了CA,用于单细胞数据的单个矩阵的降维,以及CA的多表适应,利用数据优化缩放,通过投影到共享潜在空间来对齐来自不同测序平台的数据。corral利用稀疏矩阵和SVD的快速实现,可以直接在Bioconductor对象上调用(例如,singlecelexperimental),以便于管道集成。该软件包还包括将CA风格的处理应用于连续数据(例如,蛋白质组TOF强度)的选项,并具有CA的海灵格距离自适应。
作者:Lauren Hsu [aut, cre],艾丁·卡尔汉[au]
维护:Lauren Hsu
引文(从R内,输入引用(“畜栏”)
):
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("corral")
对于R的旧版本,请参考相应的Bioconductor释放.
要查看系统中安装的此包版本的文档,请启动R并输入:
browseVignettes(“畜栏”)
超文本标记语言 | R脚本 | 与畜栏对齐 |
超文本标记语言 | R脚本 | 暗淡还原与畜栏 |
参考手册 |
biocViews | BatchEffect,DimensionReduction,预处理,PrincipalComponent,测序,SingleCell,软件,可视化 |
版本 | 1.0.0 |
在Bioconductor | BioC 3.12 (R-4.0)(0.5年) |
许可证 | GPL-2 |
取决于 | |
进口 | ggplot2,ggthemesgrDevices,gridExtra,irlba,矩阵、方法、MultiAssayExperiment,朋友,SingleCellExperiment,SummarizedExperiment,运输 |
链接 | |
建议 | ade4,BiocStyle,CellBench,DuoClustering2018,knitr,testthat |
SystemRequirements | |
增强了 | |
URL | |
全靠我 | |
进口我 | |
建议我 | |
链接到我 | |
构建报告 |
遵循bob 体育网址 在R会话中使用此包的说明。
源包 | corral_1.0.0.tar.gz |
Windows二进制 | corral_1.0.0.zip |
macOS 10.13 (High Sierra) | corral_1.0.0.tgz |
源库 | Git克隆https://git.bioconductor.org/packages/corral |
源存储库(开发人员访问) | Git克隆git@git.bioconductor.org:packages/corral |
包短Url | //www.anjoumacpherson.com/packages/corral/ |
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