Bioconductor版本:版本(3.17)
单细胞RNA-seq (scRNA-seq)被广泛用于研究复杂的复合组织自技术允许研究人员定义使用无监督聚类转录组的细胞类型。然而,由于不同的实验方法和计算分析,通常是具有挑战性的直接比较确定的细胞在两个不同的实验。scmap方法将细胞从scRNA-seq实验确定的细胞类型或单个细胞在不同的实验。
作者:弗拉基米尔Kiselev
维护人员:弗拉基米尔Kiselev < vladimir.yu。在gmail.com kiselev >
从内部引用(R,回车引用(“scmap”)
):
安装这个包,开始R(版本“4.3”)并输入:
如果(!要求(“BiocManager”,悄悄地= TRUE)) install.packages (“BiocManager”) BiocManager::安装(“scmap”)
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 (“scmap”)
HTML | R脚本 | “scmap”包装饰图案 |
参考手册 | ||
文本 | 新闻 | |
文本 | 许可证 |
biocViews | 分类,DataImport,DataRepresentation,GeneExpression,ImmunoOncology,预处理,RNASeq,测序,SingleCell,软件,SupportVectorMachine,转录,转录组,可视化 |
版本 | 1.22.3 |
Bioconductor自 | BioC 3.6 (r - 3.4)(5.5年) |
许可证 | GPL-3 |
取决于 | R (> = 3.4) |
进口 | Biobase,SingleCellExperiment,SummarizedExperiment,BiocGenerics,S4Vectors,reshape2 dplyr matrixStats,代理,跑龙套,googleVis, ggplot2,方法,属性,e1071, randomForest, Rcpp (> = 0.12.12) |
链接 | Rcpp, RcppArmadillo |
建议 | knitr rmarkdown,BiocStyle |
SystemRequirements | |
增强了 | |
URL | https://github.com/hemberg-lab/scmap |
BugReports | https://support.bioconductor.org/t/scmap/ |
取决于我 | |
进口我 | |
建议我 | |
我的链接 | |
构建报告 |
遵循2021年欧洲杯比分预测 指示在R会话中使用这个包。
源包 | scmap_1.22.3.tar.gz |
Windows二进制 | scmap_1.22.3.zip |
macOS二进制(x86_64) | scmap_1.22.3.tgz |
macOS二进制(arm64) | scmap_1.22.3.tgz |
源库 | git克隆https://git.bioconductor.org/packages/scmap |
源库(开发人员访问) | git克隆git@git.bioconductor.org:包/ scmap |
Bioc包浏览器 | https://code.bioconductor.org/browse/scmap/ |
包短Url | //www.andersvercelli.com/packages/scmap/ |
包下载报告 | 下载数据 |
老BioC 3.17源码包 | 源存档 |
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