科拉尔

DOI:10.18129 / B9.bioc.corral

这个包是3.13版本Bioconductor;的稳定,最新的发布版本,请参阅科拉尔。

为单细胞数据对应分析

Bioconductor版本:3.13

对应分析(CA)是一个矩阵分解方法,和类似于主成分分析(PCA)。PCA是专为应用程序的连续,而近似正态分布数据,基于CA适合非负,点数据规模相同的添加剂。降维的控制方案实现了CA单细胞数据的一个矩阵,以及CA的多表适应利用数据优化扩展使来自不同的测序平台的数据投影到一个共享潜在空间。畜栏利用稀疏矩阵和快速计算的实现,并可以直接叫Bioconductor对象(例如,SingleCellExperiment),便于管道集成。包还包括选择应用CA-style处理连续数据(例如,蛋白质组TOF强度)车辆疾驰距离改编的CA。

作者:劳伦许(aut (cre),Aedin Culhane (aut)

维护人员:劳伦许< lrnshoe gmail.com >

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(“畜栏”)

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:

browseVignettes(“畜栏”)

HTML	R脚本	符合corralm
HTML	R脚本	昏暗的减少与控制
PDF		参考手册

细节

biocViews	BatchEffect,DimensionReduction,预处理,PrincipalComponent,测序,SingleCell,软件,可视化
版本	1.2.0
Bioconductor自	BioC 3.12 (r - 4.0)(1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
取决于我	OSCA.advanced
进口我
建议我
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	corral_1.2.0.tar.gz
Windows二进制	corral_1.2.0.zip
macOS 10.13(高山脉)	corral_1.2.0.tgz
源库	git克隆https://git.bioconductor.org/packages/corral
源库(开发人员访问)	git克隆git@git.bioconductor.org:包/畜栏
包短Url	//www.anjoumacpherson.com/packages/corral/
包下载报告	下载数据