这是发展cydar版本;稳定版请参见cydar.
Bioconductor版本:开发(3.16)
在大规模细胞术数据中识别样本和组之间差异丰富的群体。提供用于将细胞计数为超球、控制空间错误发现率以及在高维标记空间中可视化丰度变化的方法。
作者:Aaron Lun [aut, cre]
维护者:Aaron Lun
引文(从R内,输入引用(“cydar”)
):
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") #初始化使用Bioc devel BiocManager::install(version='devel') BiocManager::install("cydar")
对于R的旧版本,请参考相应的Bioconductor释放.
要查看系统中安装的此包版本的文档,请启动R并输入:
browseVignettes(“cydar”)
超文本标记语言 | R脚本 | 差异丰度检测 |
参考手册 | ||
文本 | 新闻 |
biocViews | FlowCytometry,ImmunoOncology,MultipleComparison,蛋白质组学,SingleCell,软件 |
版本 | 1.21.0 |
在Bioconductor | BioC 3.5 (R-3.4)(5年) |
许可证 | GPL-3 |
取决于 | SingleCellExperiment |
进口 | 冬青、方法、闪亮的,图形,统计,grDevices, utils,BiocGenerics,S4Vectors,BiocParallel,SummarizedExperiment,flowCore,Biobase,Rcpp,BiocNeighbors |
链接 | Rcpp |
建议 | ncdfFlow,testthat,rmarkdown,knitr,刨边机,limma,glmnet,BiocStyle,flowStats |
SystemRequirements | c++ 11 |
增强了 | |
URL | |
全靠我 | |
进口我 | |
建议我 | |
链接到我 | |
构建报告 |
遵循bob 体育网址 在R会话中使用此包的说明。
源包 | cydar_1.21.0.tar.gz |
Windows二进制 | cydar_1.21.0.zip |
macOS 10.13 (High Sierra) | cydar_1.21.0.tgz |
源库 | Git克隆https://git.bioconductor.org/packages/cydar |
源存储库(开发人员访问) | Git克隆git@git.bioconductor.org:packages/cydar |
包短Url | //www.anjoumacpherson.com/packages/cydar/ |
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