cytoKernel

DOI:10.18129 / B9.bioc.cytoKernel

这个包是3.14版本Bioconductor;的稳定,最新的发布版本,请参阅cytoKernel。

使用基于分数微分表达式测试

Bioconductor版本:3.14

cytoKernel实现了一个基于分数测试识别差异表达功能在高维生物实验。这种方法可以应用在许多不同的高维生物数据包括基因表达数据和维减少cytometry-based标记表达数据。在这个R包,我们实现的函数计算feature-wise p值和相应的调整值。此外,它还计算feature-wise缩小尺度效应及其对应的萎缩的效果。此外,它计算的百分比差异表达特性和情节用户友好的热图的差异表达特性的行和列样品。

作者:Tusharkanti Ghosh (aut (cre)旗下(aut) Pratyaydipta楼陀罗(aut) Souvik密封(aut)涛Vu (aut),埃琳娜谢长廷(aut) Debashis Ghosh (aut (cph)

维护人员:Tusharkanti Ghosh < tusharkantighosh30 gmail.com >

安装

安装这个包,开始R(版本“4.1”)并输入:

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

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 (“cytoKernel”)

HTML	R脚本	CytoK用户指南
PDF		参考手册
文本		新闻

细节

biocViews	聚类,DifferentialExpression,FlowCytometry,GeneExpression,ImmunoOncology,OneChannel,蛋白质组学,SingleCell,软件
版本	1.0.0
Bioconductor自	BioC 3.14 (r - 4.1)(< 6个月)
许可证	GPL-3
取决于	R (> = 4.1)
进口	Rcpp,SummarizedExperiment、跑龙套、方法ComplexHeatmap,circlize,ashr,data.table,BiocParallel,dplyr统计数据,magrittr,rlang,S4Vectors
链接	Rcpp
建议	knitr,rmarkdown,BiocStyle,testthat
SystemRequirements
增强了
URL
BugReports	https://github.com/Ghoshlab/cytoKernel/issues
取决于我
进口我
建议我
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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	cytoKernel_1.0.0.tar.gz
Windows二进制	cytoKernel_1.0.0.zip(32位和64位)
macOS 10.13(高山脉)	cytoKernel_1.0.0.tgz
源库	git克隆https://git.bioconductor.org/packages/cytoKernel
源库(开发人员访问)	git克隆git@git.bioconductor.org:包/ cytoKernel
包短Url	//www.anjoumacpherson.com/packages/cytoKernel/
包下载报告	下载数据