Bioconductor版本:版本(3.16)
单细胞RNA-seq技术使高通量基因表达测定单个细胞,并允许细胞群内非均质性的发现。测量细胞间基因表达的相似性识别至关重要,可视化和分析细胞群。然而,单细胞基因表达数据引入挑战传统的措施相似,因为高水平的噪音,异常值和辍学。我们开发一种新型similarity-learning框架,SIMLR(单细胞通过Multi-kernel解释学习),学习一个适当的距离度量的数据降维,集群和可视化。
作者:丹尼尔Ramazzotti (cre, aut)王薄(aut),卢卡·德·佐(aut),Serafim Batzoglou(施)
维修工:卢卡·德·佐< luca.desano gmail.com >
从内部引用(R,回车引用(“SIMLR”)
):
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”) BiocManager::安装(“SIMLR”)
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 (“SIMLR”)
R脚本 | 单细胞通过Multi-kernel解释学习(\ Biocpkg {SIMLR}) | |
参考手册 | ||
文本 | 新闻 | |
文本 | 许可证 |
biocViews | bob 体育平台下载 ,bob 体育平台下载 ,bob 体育平台下载 ,bob 体育平台下载 ,bob 体育平台下载 ,bob 体育平台下载 |
版本 | 1.24.2 |
Bioconductor自 | BioC 3.4 (r - 3.3)(6.5年) |
许可证 | 文件许可证 |
取决于 | R (> = 4.1.0) |
进口 | 平行,矩阵、统计数据、方法Rcpp,pracma,RcppAnnoy,RSpectra |
链接 | Rcpp |
建议 | BiocGenerics,BiocStyle,testthat,knitr,igraph |
SystemRequirements | |
增强了 | |
URL | https://github.com/BatzoglouLabSU/SIMLR |
BugReports | https://github.com/BatzoglouLabSU/SIMLR |
取决于我 | |
进口我 | ccImpute,SingleCellSignalR |
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 | SIMLR_1.24.2.tar.gz |
Windows二进制 | SIMLR_1.24.2.zip |
macOS二进制(x86_64) | SIMLR_1.24.2.tgz |
macOS二进制(arm64) | SIMLR_1.24.1.tgz |
源库 | git克隆https://git.bioconductor.org/packages/SIMLR |
源库(开发人员访问) | git克隆git@git.bioconductor.org:包/ SIMLR |
Bioc包浏览器 | https://code.bioconductor.org/browse/SIMLR/ |
包短Url | //www.anjoumacpherson.com/packages/SIMLR/ |
包下载报告 | 下载数据 |
老BioC 3.16源码包 | 源存档 |