Bioconductor版本:发行版(3.16)
亚群分类是基因组数据分析的一项基础工作,尤其是基因表达和DNA甲基化数据分析。也可用于检验已知临床注释的一致性,或检验是否存在显著的批处理效应。cola包提供了通过共识分区进行子组分类的一般框架。它具有以下特点:它将共识划分过程模块化,可以方便地集成各种方法。2.它为解释结果提供了丰富的可视化。3.它允许同时运行多个方法,并提供了直接比较结果的功能。4. It provides a new method to extract features which are more efficient to separate subgroups. 5. It automatically generates detailed reports for the complete analysis. 6. It allows applying consensus partitioning in a hierarchical manner.
维护人员:Zuguang Gu
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如果(!install.packages("BiocManager") BiocManager::install("cola")
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要查看系统中安装的此包版本的文档,请从R开始并输入:
browseVignettes(“可乐”)
超文本标记语言 | 使用可乐 | |
参考手册 | ||
文本 | 新闻 | |
文本 | 许可证 |
biocViews | 分类,聚类,GeneExpression,软件 |
版本 | 测试盒框 |
Bioconductor自 | BioC 3.9 (R-3.6)(3.5年) |
许可证 | 麻省理工学院+文件许可证 |
取决于 | R (> = 3.6.0) |
进口 | grDevices,图形,网格,统计,工具,ComplexHeatmap2.5.4 (> =)matrixStats,GetoptLong,circlize(> = 0.4.7),GlobalOptions(> = 0.1.0),线索平行,RColorBrewer,集群,skmeans,png,mclust,蜡笔、方法、xml2,微基准测试,httr,knitr,减价,消化,嫁祸于,酿造,Rcpp(> = 0.11.0)它,BiocGenerics,eulerr,foreach,doParallel,irlba |
链接 | Rcpp |
建议 | genefilter,mvtnorm,testthat(> = 0.3),samr,pamr,kohonen,NMF,WGCNA,Rtsne,umap,clusterProfiler,ReactomePA,剂量,AnnotationDbi,gplots,hu6800.db,BiocManager,data.tree,dendextend,彩色,rmarkdown,simplifyEnrichment,cowplot,flexclust,randomForest,e1071 |
SystemRequirements | |
增强了 | |
URL | https://github.com/jokergoo/colahttps://jokergoo.github.io/cola_collection/ |
取决于我 | |
进口我 | |
建议我 | InteractiveComplexHeatmap,simplifyEnrichment |
我的链接 | |
构建报告 |
遵循bob 体育网址 在R会话中使用这个包的说明。
源包 | cola_2.4.0.tar.gz |
Windows二进制 | cola_2.4.0.zip(64位) |
macOS二进制(x86_64) | cola_2.4.0.tgz |
macOS二进制(arm64) | cola_2.3.5.tgz |
源库 | git克隆https://git.bioconductor.org/packages/cola |
源存储库(开发人员访问) | git克隆git@git.bioconductor.org:包/可乐 |
包短Url | //www.anjoumacpherson.com/packages/cola/ |
包下载报告 | 下载数据 |