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QuiblR:用于解析Quibl数据的R包

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简介:
QuiblR是一款专为解析Quibl格式数据设计的R语言软件包。它提供了丰富的函数和工具来处理、分析及可视化Quibl文件中的信息,极大地便利了科研工作者与开发者的研究工作。 quiblR 是一个用于分析 QuIBL 数据的 R 包,由 Nate Edelman 和 Michael Miyagi 开发。 安装方法如下: 1. 确保已安装 devtools 包: ```r install.packages(devtools) library(devtools) ``` 2. 安装 quiblR 包: ```r install_github(nbedelman/quiblR) ``` 最后,加载 R 包: ```r library(quiblR) ```

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  • QuiblRQuiblR
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    QuiblR是一款专为解析Quibl格式数据设计的R语言软件包。它提供了丰富的函数和工具来处理、分析及可视化Quibl文件中的信息,极大地便利了科研工作者与开发者的研究工作。 quiblR 是一个用于分析 QuIBL 数据的 R 包,由 Nate Edelman 和 Michael Miyagi 开发。 安装方法如下: 1. 确保已安装 devtools 包: ```r install.packages(devtools) library(devtools) ``` 2. 安装 quiblR 包: ```r install_github(nbedelman/quiblR) ``` 最后,加载 R 包: ```r library(quiblR) ```
  • QPCRTools:qPCRR软件
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    QPCRTools是一款专为处理和分析实时定量聚合酶链式反应(qPCR)数据设计的R语言软件包。它提供了丰富的工具来优化实验流程,帮助研究人员高效地解读基因表达变化。 qPCR工具R软件包可用于分析qPCR数据。安装方法如下: ```r install.packages(devtools) devtools::install_github(kevincjnixon/qPCRTools) ``` 使用示例(ddCt方法): ```r library(qPCRTools) easyRT() # 交互式运行 # 或者不显示误差条或统计信息时的命令如下: easyRT(showEB=F, showStat=F) ``` 在交互模式下,程序会弹出文件浏览器以供选择要分析的文本分隔文件。如果输入的是bioRad格式的数据,则需要用户确认是Y/N(具体详情未提及)。此外,还需要设定一个标准偏差阈值来过滤Ct值:对于一式三份样本,若其SD超过该指定阈值,则会从数据集中移除异常高的离群点进行后续分析。
  • GDAtools:适几何R软件
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    GDAtools是一款专为几何数据分析设计的R语言软件包,提供了一系列用于多变量分析和地理统计研究的功能与工具。 GDA工具提供了几何数据分析以及其他描述性技术的功能。这些功能包括特定多重对应分析(speMCA)、类特定分析(csMCA)、多因素分析(multiMCA)和“标准化”多重对应分析(stMCA)。此外,它还提供了解释指南、变量之间的双变量关联函数以及将logit模型系数转换为百分比等功能。这些功能包括测试值、贡献等的解释;用于归纳测试结构因素的方法如浓度椭圆和相互作用;图形表示形式的选择等等。 GDA工具也提供了几个关于变量之间关系的功能,例如phi系数、Cramer的V值、相关系数以及η平方等。此外,它还支持加权列联表,并且能够计算低估关联度量(“独立最大偏差百分比”,又名PEM)。 要在R中安装GDA工具,请执行以下代码: ```r if (!require(devtools)) { install.packages(devtools) } library(devtools) install_github(user/repo) ``` 请注意,上述代码中的`user/repo`需要替换为实际的GitHub存储库地址。
  • Sesame:一个Infinium DNA甲基化BeadChipR程序
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    Sesame是一款专为R语言设计的软件工具包,旨在简化和加速对Illumina Infinium DNA甲基化芯片产生的大规模数据集进行高效准确地分析过程。 SeSAMe 是一个用于处理 Infinium DNA 甲基化数据的 R 包。它支持 EPIC、HM450 和 HM27 平台,并且可以动态生成清单。 要从 GitHub 安装 SeSAMe,您可以使用以下命令: ``` BiocManager::install(sesame) # 或者安装开发版本 BiocManager::install(sesame, version = devel) ``` SeSAMe 包含用于注释和示例数据的依赖项。欢迎报告任何虫子错误,并在 SeSAMe 上注册问题。使用时请引用相关文献以获取更多详细信息。
  • 睡眠:利R睡眠周期
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    本项目旨在通过R语言深入分析个人及群体的睡眠周期数据,揭示影响睡眠质量的关键因素,并提供改善建议。 使用 R 分析来自 Sleep Cycle 应用程序的睡眠数据。有关如何导出睡眠数据库的信息可以在相关文档或帮助中心找到。
  • TENETR.data: TENET R
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    TENETR.data 是为电影《信条》爱好者和研究人员设计的 R 数据包,包含影片相关数据集与分析工具,便于开展学术研究或娱乐探讨。 TENETR.data包 包含TENET R包的数据对象(正在建设中) 上次更新时间:2020年10月26日 引文: Mullen DJ等。 TENET 2.0:确定肺腺癌中关键的转录调节子和增强子。 Plos Genetics 2020 16(9):e1009023。 Rhie SK等。通过使用表观遗传特征追踪增强子网络,鉴定乳腺癌、前列腺癌和肾脏肿瘤中的激活增强子及其相关转录因子。Epigenetics & Chromatin 2016年11月9日;9:50. PMID:27833659 TENETR.data安装 建议使用devtools R软件包进行安装: ```r if (!require(devtools, quietly = TRUE)){ install.packages(devtools) } devtools::install_github(DanielJMullen/TENET) ```
  • R
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    《数据R分析》是一本专注于使用R语言进行数据分析与统计建模的实用指南。书中详细介绍了如何利用R软件处理、可视化及解析复杂数据集,帮助读者掌握高效的数据科学技能。 R语言的Data Import/Export是指在R环境中导入和导出数据的方法和技术。这包括从各种文件格式(如CSV、Excel、数据库)读取数据到R中进行分析,以及将处理后的结果以不同格式保存回磁盘或传输给其他系统的过程。这些功能对于数据分析项目的顺利实施至关重要,因为它们确保了数据的完整性和可访问性,并支持与其他软件工具和平台的数据交换。
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    本课程深入剖析利用R语言进行数据分析与可视化的关键技巧,涵盖数据清洗、统计分析及高级图表制作等内容。适合希望提升数据科学技能的学习者。 R语言数据分析项目精解提供了一系列详细的教程和案例分析,旨在帮助用户掌握使用R语言进行数据处理、统计分析及可视化的方法。通过这些内容的学习与实践,读者能够更好地理解如何利用R语言解决实际问题,并在各种应用场景中灵活运用相关技能。
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