科拉尔

DOI:10.18129 / B9.bioc.corral

这是发展畜栏版;稳定版请参见科拉尔．

单细胞数据的对应分析

Bioconductor版本:开发(3.14)

对应分析(CA)是一种矩阵分解方法，类似于主成分分析(PCA)。PCA适用于连续的、近似正态分布的数据，而CA适用于具有相同可加尺度的非负的、基于计数的数据。corral包实现了CA，用于单细胞数据的单个矩阵的降维，以及CA的多表适应，利用数据优化缩放，通过投影到共享潜在空间来对齐来自不同测序平台的数据。corral利用稀疏矩阵和SVD的快速实现，可以直接在Bioconductor对象上调用(例如，singlecelexperimental)，以便于管道集成。该软件包还包括将CA风格的处理应用于连续数据(例如，蛋白质组TOF强度)的选项，并具有CA的海灵格距离自适应。

作者:Lauren Hsu [aut, cre]，艾丁·卡尔汉[au]

维护:Lauren Hsu

安装

要安装此包，请启动R(版本“4.1”)并输入:

如果(!requireNamespace("BiocManager"， quiet = TRUE)) install.packages("BiocManager") #初始化使用Bioc devel BiocManager::install(version='devel') BiocManager::install("corral")

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(“畜栏”)

超文本标记语言	R脚本	与畜栏对齐
超文本标记语言	R脚本	暗淡还原与畜栏
PDF		参考手册

细节

biocViews	BatchEffect，DimensionReduction，预处理，PrincipalComponent，测序，SingleCell，软件，可视化
版本	1.3.0
在Bioconductor	BioC 3.12 (R-4.0)(0.5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
全靠我	OSCA.advanced
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	corral_1.3.0.tar.gz
Windows二进制	corral_1.3.0.zip
macOS 10.13 (High Sierra)	corral_1.3.0.tgz
源库	Git克隆https://git.bioconductor.org/packages/corral
源存储库(开发人员访问)	Git克隆git@git.bioconductor.org:packages/corral
包短Url	//www.anjoumacpherson.com/packages/corral/
软件包下载报告	下载数据