Bioconductor版本:版本(3.16)
包包含一组pretrained机器学习模型预测基本免疫细胞类型。这使所有用户能够迅速得到第一个细胞类型的注释出现在他们的数据集,而无需先验知识。scAnnotatR还允许用户来训练自己的模型来预测新的基于特定细胞类型研究的需要。
维修工:约翰偶联<约翰内斯。主任在meduniwien.ac.at >
从内部引用(R,回车引用(“scAnnotatR”)
):
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(“scAnnotatR”)
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 (“scAnnotatR”)
HTML | R脚本 | 1。介绍scAnnotatR |
HTML | R脚本 | 2。培训基本模型 |
HTML | R脚本 | 3所示。培训子模型 |
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 | 1.4.0 |
Bioconductor自 | BioC 3.14 (r - 4.1)(1年) |
许可证 | 麻省理工学院+文件许可证 |
取决于 | R (> = 4.1),修拉,SingleCellExperiment,SummarizedExperiment |
进口 | dplyr,ggplot2,脱字符号,ROCR,pROC,data.tree、方法、统计数据e1071,猿,kernlab,AnnotationHub,跑龙套 |
链接 | |
建议 | knitr,rmarkdown,scRNAseq,testthat |
SystemRequirements | |
增强了 | |
URL | https://github.com/grisslab/scAnnotatR |
BugReports | https://github.com/grisslab/scAnnotatR/issues/new |
取决于我 | |
进口我 | |
建议我 | scAnnotatR.models |
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 | scAnnotatR_1.4.0.tar.gz |
Windows二进制 | scAnnotatR_1.4.0.zip |
macOS二进制(x86_64) | scAnnotatR_1.4.0.tgz |
macOS二进制(arm64) | scAnnotatR_1.4.0.tgz |
源库 | git克隆https://git.bioconductor.org/packages/scAnnotatR |
源库(开发人员访问) | git克隆git@git.bioconductor.org:包/ scAnnotatR |
Bioc包浏览器 | https://code.bioconductor.org/browse/scAnnotatR/ |
包短Url | //www.anjoumacpherson.com/packages/scAnnotatR/ |
包下载报告 | 下载数据 |