这个包是3.15版本Bioconductor;的稳定,最新的发布版本,请参阅科拉尔。
Bioconductor版本:3.15
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。包还包括额外的选择,包括不同的CA地址overdispersion统计数据,以及选择应用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 >
从内部引用(R,回车引用(“畜栏”)
):
安装这个包,开始R(版本“4.2”)并输入:
如果(!要求(“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。
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 |
参考手册 | ||
文本 | 新闻 |
biocViews | BatchEffect,DimensionReduction,GeneExpression,预处理,PrincipalComponent,测序,SingleCell,软件,可视化 |
版本 | 1.6.0 |
Bioconductor自 | BioC 3.12 (r - 4.0)(2年) |
许可证 | GPL-2 |
取决于 | |
进口 | ggplot2,ggthemesgrDevices,gridExtra,irlba,矩阵、方法、MultiAssayExperiment,朋友,reshape2,SingleCellExperiment,SummarizedExperiment,运输 |
链接 | |
建议 | ade4,BiocStyle,CellBench,DuoClustering2018,knitr,rmarkdown,嘘,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 |
遵循bob 体育网址 指示在R会话中使用这个包。
源包 | corral_1.6.0.tar.gz |
Windows二进制 | corral_1.6.0.zip |
macOS二进制(x86_64) | corral_1.6.0.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 |