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scPCA
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DOI:10.18129 / B9.bioc.scPCA
稀疏对比主成分分析
Bioconductor版本:发行版(3.16)
用于高维生物数据的稀疏对比主成分分析(scPCA)的工具箱。scPCA将稀疏PCA的稳定性和可解释性与对比PCA的能力相结合，通过使用对照数据将生物信号从不需要的变化中分离出来。还实现和扩展cPCA。
作者:Philippe Boileau [aut, cre, cph]
，尼玛·赫贾兹[au]，桑德琳·杜杜特[ctb, ths]
维护者:Philippe Boileau < philipe_boileau at berkeley.edu>
引文(从R内，输入引用(“scPCA”))：
安装
要安装这个包，启动R(版本“4.2”)并输入:
如果(!require("BiocManager"， quiet = TRUE)) install.packages("BiocManager")
对于R的旧版本，请参考相应的Bioconductor释放．
文档
要查看系统中安装的此包版本的文档，请启动R并输入:
browseVignettes(“scPCA”)
| 超文本标记语言 | R脚本 | 稀疏对比主成分分析 |
| 参考手册 | ||
| 文本 | 新闻 | |
| 文本 | 许可证 |
细节
| biocViews | DifferentialExpression，GeneExpression，微阵列，PrincipalComponent，RNASeq，测序，软件 |
| 版本 | 1.12.0 |
| 在Bioconductor | BioC 3.10 (R-3.6)(3.5年) |
| 许可证 | MIT +文件许可证 |
| 取决于 | R (>= 4.0.0) |
| 进口 | 统计数据、方法为了，宠物猫，dplyr，purrr，stringr，Rdpack，matrixStats，BiocParallel，elasticnet，sparsepca，集群，kernlab，折纸，RSpectra，鸡笼，矩阵，DelayedArray，ScaledMatrix，MatrixGenerics |
| 链接 | |
| 建议 | DelayedMatrixStats，sparseMatrixStats，testthat(> =魅惑,covr，knitr，rmarkdown，BiocStyle，ggplot2，ggpubr，飞溅，SingleCellExperiment，微基准测试 |
| SystemRequirements | |
| 增强了 | |
| URL | https://github.com/PhilBoileau/scPCA |
| BugReports | https://github.com/PhilBoileau/scPCA/issues |
| 全靠我 | OSCA。先进,OSCA.workflows |
| 进口我 | |
| 建议我 | |
| 链接到我 | |
| 构建报告 |
包档案
遵循bob 体育网址 在R会话中使用此包的说明。
| 源包 | scPCA_1.12.0.tar.gz |
| Windows二进制 | scPCA_1.12.0.zip |
| macOS二进制文件(x86_64) | scPCA_1.12.0.tgz |
| macOS二进制文件(arm64) | scPCA_1.12.0.tgz |
| 源库 | git克隆https://git.bioconductor.org/packages/scPCA |
| 源存储库(开发人员访问) | git克隆git@git.bioconductor.org:packages/scPCA |
| 生物包浏览器 | https://code.bioconductor.org/browse/scPCA/ |
| 包短Url | //www.anjoumacpherson.com/packages/scPCA/ |
| 软件包下载报告 | 下载数据 |
