文件名称：单核细胞
文件大小：5.92MB
文件格式：ZIP
更新时间：2024-03-07 20:47:00
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单核细胞 一种降维方法，通过学习编码单个细胞的稀疏基因来促进针对目标基因谱的基因选择。 介绍 scPNMF是通过学习编码单个细胞的稀疏基因来促进针对目标基因分析的基因选择的方法。 与现有的基因选择方法相比， scPNMF具有两个优点。 首先，它选择的信息基因可以更好地区分细胞类型，数量少，例如<200个基因。 其次，它可以使新的靶向基因分析数据与参考数据在低维空间中对齐，以帮助预测新数据中的细胞类型。 安装 scPNMF可以从GitHub被安装在下面的代码R install.packages( " devtools " ) library( devtools ) install_github( " JSB-UCLA/scPNMF " ) 用法 有关scPNMF方法和应用程序的详细信息，请检出包，或在R使用以下代码： install_github( " JSB-UCLA/scPNMF "
【文件预览】：
scPNMF-main
----.gitignore(804B)
----NAMESPACE(391B)
----vignettes()
--------scPNMF.Rmd(9KB)
----R()
--------data.R(342B)
--------RcppExports.R(677B)
--------basisSelect.R(2KB)
--------pNMF_func.R(4KB)
--------basisAnnotate.R(5KB)
--------basisTest.R(3KB)
--------Utility.R(77B)
--------getApp.R(2KB)
----data()
--------zheng4.rda(4.85MB)
----src()
--------RcppExports.cpp(4KB)
--------all_func.cpp(5KB)
----.Rbuildignore(41B)
----.DS_Store(10KB)
----scPNMF.Rproj(303B)
----man()
--------PNMFfun.Rd(3KB)
--------basisTest.Rd(823B)
--------zheng4.Rd(583B)
--------getProjection.Rd(417B)
--------basisSelect.Rd(1KB)
--------basisAnnotate.Rd(2KB)
--------getInfoGene.Rd(682B)
----README.md(1KB)
----tests()
--------testthat.R(56B)
--------testthat()
----inst()
--------docs()
----DESCRIPTION(841B)