没有合适的资源?快使用搜索试试~ 我知道了~
mem:标记富集建模(MEM)
共69个文件
fcs:18个
r:14个
rmd:8个
需积分: 13 0 下载量 39 浏览量
2021-05-12
20:30:38
上传
评论
收藏 40.63MB ZIP 举报
温馨提示
MEM v3 标记富集建模(MEM)是一种用于计算富集得分的工具。 MEM生成人和机器可读的标签,以量化样本中丰富的特征。 MEM的经典用途是识别多个细胞群体,并将每个群体与原始样品中的所有其他剩余细胞进行比较。 MEM富集得分的范围从+10(意味着大大丰富)到0(意味着没有丰富)到-10(意味着非常缺乏)。 MEM得分是通过两个基本统计量(中位数和四分位间距)建立的,MEM的输出可以表示为得分的热图,其中行是每个总体,列是测量特征。 此信息也可以用紧凑的标签表示,其中首先列出了最丰富的功能。 入门 MEM是为可能没有R经验的生物学用户设计的,此代码库具有并安装脚本和示例脚本,这些脚本和示例脚本显示了MEM与三个示例数据集的不同用法。 这些说明将专注于帮助生物学家用户。 首先,请确保您已安装最新的R和RStudio。 然后下载此存储库并在RStudio中打开00_install_too
资源推荐
资源详情
资源评论
收起资源包目录
mem-master.zip (69个子文件)
mem-master
.gitignore 40B
NAMESPACE 401B
intro.txt 3KB
vignettes
Intro_to_Marker_Enrichment_Modeling_Analysis.Rmd 13KB
installing.txt 1KB
R
rename_markers.R 762B
create_labels.R 2KB
MEM_function.R 9KB
add_fileID_to_clusterID.R 365B
MEM_RMSD.R 6KB
format_data.R 628B
choose_reference_pop.R 1KB
choose_markers.R 795B
create_labels_txt.R 2KB
get_files.R 1KB
add_cluster_ID.R 220B
IQR_thresh.R 706B
zero_reference.R 376B
build_heatmaps.R 13KB
data
MEM_values.RData 6KB
PBMC.RData 4.2MB
MEM_matrix.Rdata 2KB
pdfs
nihms912131.pdf 3.02MB
nihms-838883.pdf 1.83MB
.Rbuildignore 28B
06_polarized_myeloid_example.Rmd 8KB
EULA-MEM.txt 12KB
00_install_tools.Rmd 5KB
01_cGVHD_example.Rmd 10KB
02_bead_example.Rmd 6KB
man
MEM_values.Rd 2KB
PBMC.Rd 3KB
MEM_RMSD.Rd 3KB
MEM.Rd 8KB
build.heatmaps.Rd 3KB
02_bead_example.html 1017KB
README.md 6KB
01_cGVHD_example.html 1.08MB
03_blood_cell_PBMC_example.html 1.1MB
datafiles
my_data_files
drop_data_files_here.txt 30B
scRNA-seq
2018-02-15 IDHA data with SIMLR clusters and patient IDs top 500 variable genes_Ungated_viSNE.fcs 1.95MB
MCBead
ALL_2018_mc_cbead_300_Ungated_viSNE_Ungated.fcs 3.14MB
PBMC
Monocytes_PBMC.fcs 841KB
CD8Tcells_PBMC.fcs 1.46MB
DCs_PBMC.fcs 226KB
IgMposBcells_PBMC.fcs 585KB
NKcells_PBMC.fcs 1.27MB
CD4Tcells_PBMC.fcs 4.25MB
IgMnegBcells_PBMC.fcs 144KB
MiMB
IL-10_cells_found_normalized_viable_viSNE_IL10_Pop6.fcs 4.58MB
GM CSF + G CSF_cells_found_normalized_viable_viSNE_GCSF_GMSCF_Pop7.fcs 1.35MB
IFNg_cells_found_normalized_viable_viSNE_IFNg_pop3.fcs 2.73MB
LPS_cells_found_normalized_viable_viSNE_LPS_Pop1.fcs 4.24MB
GM CSF + G CSF_cells_found_normalized_viable_viSNE_GCSF_GMCSF_Pop8.fcs 2.61MB
LPS_cells_found_normalized_viable_viSNE_LPS_Pop2.fcs 1.11MB
IL-4_cells_found_normalized_viable_viSNE_IL4_Pop4.fcs 1.8MB
IL-4_cells_found_normalized_viable_viSNE_IL4_Pop5.fcs 842KB
cGVHD
112018_cGVHD_Clustering_Data_FlowRepository.csv 37KB
cGVHD Clustering Data FlowRepository_Ungated.fcs 28KB
figures
Gandelman-et-al-Haematologica-2019-Fig-1.png.jpg 92KB
Roussel-et-al-MiMB-2019-Fig-1.jpg 2.84MB
Diggins-et-al-Nature-Methods-2017-MEM-Fig-1.png.jpg 495KB
LICENSE.MD 12KB
03_blood_cell_PBMC_example.Rmd 8KB
05_scRNA-seq_example.Rmd 9KB
04_try_your_data.Rmd 8KB
MEM README.txt 363B
DESCRIPTION 1KB
MEM.Rproj 303B
共 69 条
- 1
资源评论
林海靖
- 粉丝: 61
- 资源: 4728
上传资源 快速赚钱
- 我的内容管理 展开
- 我的资源 快来上传第一个资源
- 我的收益 登录查看自己的收益
- 我的积分 登录查看自己的积分
- 我的C币 登录后查看C币余额
- 我的收藏
- 我的下载
- 下载帮助
安全验证
文档复制为VIP权益,开通VIP直接复制
信息提交成功