服饰

DOI:10.18129 / B9.bioc.DepecheR

这个包是3.13版本Bioconductor;的稳定,最新的发布版本,请参阅服饰。

重要表型测定元素的集群在高维的实体

Bioconductor版本:3.13

这个包的目的是识别特征的数据集,可以单独的组。这是两个层次上进行。首先,执行聚类,使用稀疏的k - means的实现。其次,所生成的簇是团体的个人的用来预测结果基于观测的分布在不同的集群。随着某些具有分离的集群信息将识别,这些集群是由数量稀少的变量,这种方法可以减少数据的复杂性,只强调实际的数据很重要。

作者:Jakob Theorell (aut (cre),阿克塞尔Theorell (aut)

维护人员:Jakob Theorell <雅克布。在ndcn.ox.ac.uk theorell >

安装

安装这个包,开始R(版本“4.1”)并输入:

如果(!requireNamespace (“BiocManager”,悄悄地= TRUE)) install.packages (“BiocManager”) BiocManager::安装(“服饰”)

R的旧版本,请参考适当的Bioconductor释放。

文档

查看文档的版本这个包安装在您的系统,开始R和输入:

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HTML	R脚本	血细胞计数数据分析与服饰的例子
HTML	R脚本	使用单细胞的groupProbPlot情节函数概率显示
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细节

biocViews	CellBasedAssays,分类,聚类,DataRepresentation,DifferentialExpression,DimensionReduction,FeatureExtraction,FlowCytometry,ImmunoOncology,RNASeq,SingleCell,软件,转录,转录组,可视化
版本	1.8.0
Bioconductor自	BioC 3.9 (r - 3.6)(2.5年)
许可证	麻省理工学院+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	Rcpp,RcppEigen
建议	uwot,reshape2,testthat,knitr,rmarkdown,BiocStyle
SystemRequirements
增强了
URL
取决于我
进口我
建议我	flowSpecs
我的链接
构建报告

包档案

遵循bob 体育网址 指示在R会话中使用这个包。

源包	DepecheR_1.8.0.tar.gz
Windows二进制	DepecheR_1.8.0.zip(64位)
macOS 10.13(高山脉)	DepecheR_1.8.0.tgz
源库	git克隆https://git.bioconductor.org/packages/DepecheR
源库(开发人员访问)	git克隆git@git.bioconductor.org:包/服饰
包短Url	//www.anjoumacpherson.com/packages/DepecheR/
包下载报告	下载数据