scPCA公司
稀疏对比主成分分析
生物导体版本：释放（3.19）
高维生物数据稀疏对比主成分分析（scPCA）工具箱。scPCA结合了稀疏PCA的稳定性和可解释性，以及对比PCA通过使用控制数据将生物信号从不需要的变化中分离出来的能力。还实现并扩展了cPCA。
作者：菲利普·博伊奥[aut，cre，cph]
，尼玛·赫贾齐[aut]，Sandrine Dudoit[ctb，ths]
维护人员：菲利普·波洛<Philippe_Boileau at berkeley.edu>
安装
要安装此软件包，请启动R（版本“4.4”）并输入：
if（！require（“生物管理器”，悄悄=TRUE））install.packages（“BiocManager”）BiocManager:：安装（“scPCA”）
对于R的旧版本，请参阅相应的生物导体释放.
文档
要查看系统中安装的此软件包版本的文档，请启动R并输入：
浏览渐晕图（“scPCA”）
细节
| 生物视图 |
差异表达式,基因表达式,微阵列,主要组件,RNA序列,排序,软件 |
| 版本 |
1.18.0 |
| 在生物导体中 |
生物技术3.10（R-3.6）（4.5年） |
| 许可证 |
MIT+文件许可证 |
| 取决于 |
R（>=4.0.0） |
| 进口 |
统计、方法、，断言,易怒的,数字播放器,呜呜声,字符串,Rdpack公司,矩阵统计,生物并行,弹性网,斯帕塞普卡,集群,内核实验室,折纸,R光谱,笼子,矩阵,延迟阵列,缩放矩阵,矩阵泛型 |
| 系统要求 |
|
| 统一资源定位地址 |
https://github.com/PhilBoileau/scPCA |
| 错误报告 |
https://github.com/PhilBoileau/scPCA/issues网站 |
查看更多
| 建议 |
延迟矩阵统计,稀疏矩阵统计,测试那个(>= 2.1.0),覆盖（covr）,针织物,rmarkdown公司,生物风格,ggplot2,ggpubr公司,飞溅,单细胞实验,微基准 |
| 链接到 |
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| 增强功能 |
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| 取决于我 |
OSCA高级、OSCA工作流 |
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生成报告 |
程序包档案
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