遐

DOI:10.18129 / B9.bioc.MOFA

这个包适用于Bioconductor 3.9版;有关稳定的最新发布版本，请参见遐．

多组学因子分析

Bioconductor版本:3.9

多组因子分析:用于多组数据集集成的无监督框架。

作者:Ricard Argelaguet, Britta Velten, Damien Arnol, Florian Buettner, Wolfgang Huber, Oliver Stegle

维护者:Britta Velten < Britta。Velten在embl.de>

安装

要安装这个包，启动R(版本“3.6”)并输入:

如果(!requireNamespace("BiocManager"， quiet = TRUE) install.packages("BiocManager") BiocManager::install("MOFA")

对于R的旧版本，请参考相应的Bioconductor释放．

文档

要查看系统中安装的此包版本的文档，请启动R并输入:

browseVignettes(“遐”)

超文本标记语言	R脚本	外交部简介
超文本标记语言	R脚本	MOFA:应用于单细胞多组学数据集
超文本标记语言	R脚本	MOFA:应用于CLL患者的多组学数据集
超文本标记语言	R脚本	MOFA:如何评估模型的稳健性以及如何进行模型选择
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文本		许可证

细节

biocViews	贝叶斯，DimensionReduction，软件，可视化
版本	1.0.0
在Bioconductor	BioC 3.9 (R-3.6)(< 6个月)
许可证	LGPL-3 |文件LICENSE
取决于	R (>= 3.5)
进口	rhdf5，dplyr，reshape2，pheatmap，corrplot，ggplot2，ggbeeswarm、方法、尺度，GGally，RColorBrewer，cowplot，ggrepel，MultiAssayExperiment，Biobase，doParallel，foreach，网状， grDevices, stats, utils
链接
建议	knitr，MOFAdata
SystemRequirements	Python (>=2.7.0)， numpy, pandas, h5py, scipy, sklearn, mofapy
增强了
URL
全靠我
进口我
建议我
链接到我
构建报告

包档案

遵循2021年欧洲杯比分预测 在R会话中使用此包的说明。

源包	MOFA_1.0.0.tar.gz
Windows二进制	MOFA_1.0.0.zip(32位和64位)
Mac OS X 10.11 (El Capitan)	MOFA_1.0.0.tgz
源库	git克隆https://git.bioconductor.org/packages/MOFA
源存储库(开发人员访问)	git克隆git@git.bioconductor.org:packages/MOFA
包短Url	//www.andersvercelli.com/packages/MOFA/
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