SPECK：利用降秩重建估计受体丰度和聚类阈值

使用基于CKmeans的聚类阈值法（SPECK）进行表面蛋白丰度估计是一种基于无监督学习的方法，该方法基于降秩重建（RRR）和聚类阈值机制对单细胞RNA测序数据进行受体丰度估计。Seurat的归一化方法描述于：Hao等人（2021）<doi:10.1016/j.cell.2021.04.048>，Stuart等人，（2019年）<doi:10.1016/j.cell.2019.05.031>，Butler等人，（2018）<doi:10.1038/nbt.4096>和Satija等人（2015年）<doi:10.1038/nbt.3192>. RRR的方法在Erichson等人（2019）中有进一步的详细说明<doi:10.18637/jss.v089.i11>和Halko等人（2009年）<doi:10.48550/arXiv.0909.4061>. 聚类方法概述于：Song等人（2020）<doi:10.1093/bioinformatics/btaa613>和Wang等人（2011）<doi:10.32614/RJ-2011-015>.

版本：	1.0.0
取决于：	R（≥2.10）
进口：	Ckmeans.1d.dp,马格里特,矩阵(≥ 1.6.1.1),rsvd公司,修拉
建议：	ggplot2,额外网格,针织物,rmarkdown公司,Seurat对象,用这个
出版：	2023-11-17
内政部：	10.32614/CRAN.包装。SPECK公司
作者：	H.罗伯特·弗罗斯特[aut]，阿兹卡·贾瓦德[aut，cre]
维护人员：	阿兹卡·爪哇语<Azka.javid.gr at dartmouth.edu>
许可证：	GPL-2基因|GPL-3公司[扩展自：GPL（≥2）]
需要编译：	不
CRAN检查：	SPECK结果

文档：

参考手册：	规格.pdf
渐晕图：	SPECK签名

下载内容：

包源：	规格K_1.0.0.tar.gz
Windows二进制文件：	r-devel公司：SPECK_1.0.0.zip规格，r版本：SPECK_1.0.0.zip规格，r-oldrel：SPECK_1.0.0.zip规范
macOS二进制文件：	r释放（arm64）：SPECK_1.0.0.tgz规格，r-oldrel（arm64）：SPECK_1.0.0.tgz规格，r-release（x86_64）：SPECK_1.0.0.tgz规格，r-oldrel（x86_64）：SPECK_1.0.0.tgz规格
旧来源：	SPECK存档

反向依赖关系：

反向进口：

条纹

链接：

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