这是发展cytoKernel版本;稳定的发布版本,请参阅cytoKernel。
Bioconductor版本:发展(3.17)
cytoKernel实现了一个基于分数测试识别差异表达功能在高维生物实验。这种方法可以应用在许多不同的高维生物数据包括基因表达数据和维减少cytometry-based标记表达数据。在这个R包,我们实现的函数计算feature-wise p值和相应的调整值。此外,它还计算feature-wise缩小尺度效应及其对应的萎缩的效果。此外,它计算的百分比差异表达特性和情节用户友好的热图的差异表达特性的行和列样品。
作者:Tusharkanti Ghosh (aut (cre)旗下(aut) Pratyaydipta楼陀罗(aut) Souvik密封(aut)涛Vu (aut),埃琳娜谢长廷(aut) Debashis Ghosh (aut (cph)
维护人员:Tusharkanti Ghosh < tusharkantighosh30 gmail.com >
从内部引用(R,回车引用(“cytoKernel”)
):
安装这个包,开始R(版本“4.3”)并输入:
如果(!要求(“BiocManager”,悄悄地= TRUE)) install.packages (BiocManager) #以下初始化使用Bioc猛击BiocManager::安装(version =“重击”)BiocManager::安装(“cytoKernel”)
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 (“cytoKernel”)
HTML | R脚本 | CytoK用户指南 |
参考手册 | ||
文本 | 新闻 |
biocViews | 聚类,DifferentialExpression,FlowCytometry,GeneExpression,ImmunoOncology,OneChannel,蛋白质组学,SingleCell,软件 |
版本 | 1.5.0 |
Bioconductor自 | BioC 3.14 (r - 4.1)(1年) |
许可证 | GPL-3 |
取决于 | R (> = 4.1) |
进口 | Rcpp,SummarizedExperiment、跑龙套、方法ComplexHeatmap,circlize,ashr,data.table,BiocParallel,dplyr统计数据,magrittr,rlang,S4Vectors |
链接 | Rcpp |
建议 | knitr,rmarkdown,BiocStyle,testthat |
SystemRequirements | |
增强了 | |
URL | |
BugReports | https://github.com/Ghoshlab/cytoKernel/issues |
取决于我 | |
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 | cytoKernel_1.5.0.tar.gz |
Windows二进制 | cytoKernel_1.5.0.zip |
macOS二进制(x86_64) | cytoKernel_1.5.0.tgz |
macOS二进制(arm64) | cytoKernel_1.5.0.tgz |
源库 | git克隆https://git.bioconductor.org/packages/cytoKernel |
源库(开发人员访问) | git克隆git@git.bioconductor.org:包/ cytoKernel |
Bioc包浏览器 | https://code.bioconductor.org/browse/cytoKernel/ |
包短Url | //www.anjoumacpherson.com/packages/cytoKernel/ |
包下载报告 | 下载数据 |