weitrix

DOI:10.18129 / B9.bioc.weitrix

这是发展weitrix版本;稳定的发布版本,请参阅weitrix。

工具与精密权重矩阵、测试和探索加权或稀疏数据

Bioconductor版本:发展(3.16)

数据类型和工具用于处理矩阵精确重量和缺失的数据。这个包提供了一个通用表示形式和工具,可用于多种类型的高通量数据。权重的意义兼容基础R函数中使用“lm”和包“limma”。校准重量占已知的预测精度。找到行过剩的可变性。执行微分测试,发现行差异最大的自信。找到PCA-like组件的变化即使有许多缺失值,旋转,这样各个组件可能有意义的解释。DelayedArray矩阵和BiocParallel都受支持。

作者:保罗·哈里森(aut (cre)

维护人员:保罗·哈里森<保罗。哈里森在monash.edu >

安装

安装这个包,开始R(版本“4.2”)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(“weitrix”)

R的旧版本,请参考适当的Bioconductor释放。

文档

查看文档的版本这个包安装在您的系统,开始R和输入:

browseVignettes (“weitrix”)

HTML		1。概念和实际的细节
HTML	R脚本	2。保利(A)尾部长度的例子
HTML	R脚本	3所示。可变聚腺苷酸化
HTML	R脚本	4所示。RNA-Seq表达式的例子
HTML	R脚本	5。比例与SLAM-Seq数据的例子
PDF		参考手册
文本		新闻
文本		许可证

细节

biocViews	DataRepresentation,DimensionReduction,GeneExpression,RNASeq,回归,SingleCell,软件,转录组
版本	1.9.0
Bioconductor自	BioC 3.11 (r - 4.0)(2.5年)
许可证	lgpl - 2.1 |文件许可证
取决于	R (> = 3.6),SummarizedExperiment
进口	grDevices方法,跑龙套,统计数据,为了,S4Vectors,DelayedArray,DelayedMatrixStats,BiocParallel,BiocGenerics,limma,topconfects,dplyr,purrr,ggplot2,rlang,尺度,reshape2样条函数,Ckmeans.1d.dp,glm2,RhpcBLASctl
链接
建议	knitr,rmarkdown,BiocStyle,tidyverse,气道,刨边机,EnsDb.Hsapiens.v86,org.Sc.sgd.db,AnnotationDbi,ComplexHeatmap,拼接而成,testthat(> = 2.1.0的)
SystemRequirements
增强了
URL
取决于我
进口我
建议我
我的链接
构建报告

包档案

遵循bob 体育网址 指示在R会话中使用这个包。

源包	weitrix_1.9.0.tar.gz
Windows二进制	weitrix_1.9.0.zip
macOS二进制(x86_64)	weitrix_1.9.0.tgz
macOS二进制(arm64)	weitrix_1.9.0.tgz
源库	git克隆https://git.bioconductor.org/packages/weitrix
源库(开发人员访问)	git克隆git@git.bioconductor.org:包/ weitrix
包短Url	//www.anjoumacpherson.com/packages/weitrix/
包下载报告	下载数据