Depecher

doi:10.18129/b9.bioc.depecher

确定高维实体中簇的基本表型元素

生物导体版本:版本(3.13)

此软件包的目的是识别可以分开组的数据集中的特征。这是在两个级别上完成的。首先,使用稀疏K均值的实现进行聚类。其次,生成的簇用于根据不同簇中观察结果的分布来预测一个个体组的结果。由于将确定具有分离信息的某些群集,并且这些群集由稀疏数量的变量定义,因此该方法可以降低数据的复杂性,以仅强调实际重要的数据。

作者:Jakob Theorell [AUT,CRE],Axel Theorell [aut]

维护者:jakob theorell

引用(从r内,输入引用(“ Depecher”)):

安装

要安装此软件包,请启动R(版本“ 4.1”)并输入:

if(!sireseenamespace(“ biocmanager”,悄悄= true))install.packages(“ biocmanager”)biocmanager :: install(“ depecher”)

对于R的较旧版本,请参考适当的生物导体释放

文档

要查看系统中安装此软件包的版本的文档,请启动R并输入:

Browsevignettes(“ Depecher”)

html R脚本 带有Depecher的细胞术数据分析的示例
html R脚本 使用groupprobplot图函数以显示单细胞概率显示
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细节

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版本 1.8.0
在生物导体中 Bioc 3.9(R-3.6)(2年)
执照 麻省理工学院 +文件执照
要看 R(> = 4.0)
进口 GGPLOT2(> = 3.1.0),大量的(> = 7.3.51),RCPP(> = 1.0.0),dplyr(> = 0.7.8),GPLOTS(> = 3.0.1),维里迪斯(> = 0.5.1),foreach(> = 1.4.4),Dosnow(> = 1.0.16),矩阵(> = 0.54.0),混合学(> = 6.6.1),时刻(> = 0.14),grdevices(> = 3.5.2),graphics(> = 3.5.2),stats(> = 3.5.2),utils(> = 3.5),方法(> = 3.5),并行(>)= 3.5.2),RESHAPE2(> = 1.4.3),beanplot(> = 1.2),fnn(> = 1.1.3),鲁棒(> = 0.93.5),Gmodels(> = 2.18.1)
链接 RCPP,,,,rcppeigen
建议 UWOT,,,,RESHAPE2,,,,测试,,,,尼特,,,,rmarkDown,,,,生物使用
系统要求
增强
URL
取决于我
进口我
建议我 Flowspecs
链接到我
构建报告

包装档案

跟随2021年欧洲杯比分预测 在R会话中使用此软件包的说明。

源包 depecher_1.8.0.tar.gz
Windows二进制 depecher_1.8.0.zip(仅64位)
MacOS 10.13(高山脉) depecher_1.8.0.tgz
源存储库 git克隆https://git.bioconductor.org/packages/depecher
源存储库(开发人员访问) git clone git@git.bioconductor.org:packages/depecher
包装短URL //www.andersvercelli.com/packages/depecher/
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