回转
单细胞RNA-Seq数据的因子潜在变量建模
生物导体版本：释放（3.19）
回旋是单细胞RNA-seq数据的可扩展建模框架，使用基因集注释剖析单细胞转录组异质性，从而识别细胞间变异的生物驱动因素和模型混淆因素。该方法使用贝叶斯因子分析和潜在变量模型来识别解释单细胞RNA-seq数据集中变异的活性途径（由用户选择，例如KEGG途径）。这是f-scLVM Python包的R/C++实现。请参阅描述该方法的出版物https://doi.org/10.1186/s13059-017-1334-8。
作者：Florian Buettner[aut]、Naruemon Pratanwanich[aut]、Davis McCarthy[aut，cre]、John Marioni[aut）、Oliver Stegle[aut
维护人员：戴维斯·麦卡锡（Davis McCarthy）
安装
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如果（！require（“BiocManager”，悄悄地=TRUE））install.packages（“BiocManager”）BiocManager:：install（“回转”）
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文档
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细节
| 生物视图 |
尺寸缩减,基因表达式,免疫肿瘤学,KEGG公司,规范化,RNA序列,反应途径,排序,单个单元格,软件,转录组学,可视化 |
| 版本 |
1.26.0 |
| 在生物导体中 |
生物技术3.6（R-3.4）（7年） |
| 许可证 |
GPL-2型 |
| 取决于 |
R（>=4.0） |
| 进口 |
卢比(>= 0.12.8),RcppArmadillo公司,伯克希尔哈撒韦,ggplot2，网格，GSEA基地、方法、，rsvd公司,单细胞实验,总结性实验，统计信息 |
| 系统要求 |
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| 统一资源定位地址 |
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程序包档案
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