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ChAMP R安装事故

ChAMP 提供了完整分析illumina甲基化芯片pipeline, 和普通Bioconductor 安装一样,代码只有简单两行 source("http://bioconductor.org.../biocLite.R") biocLite("ChAMP") 我用电脑是windows 操作系统,64位R-3.4.3,安装过程除了网速较慢,花费一点时间安装之外,并没有出现任何问题。...dll 文件就是windows操作系统下动态链接库,在加载R过程,如果这个R有对应动态链接库,那么就会加载进来。...解决方案就是设置环境变量R_MAX_NUM_DLLS, 不管是什么操作系统,R语言对应环境变量都可以在.Renviron文件中进行设置。...ChAMP功能确实是更加强大和完整,同时也意味它依赖会特别的多,从而出现dll文件达到上限错误。本文记录解决方案,适合于任何操作系统,希望可以帮助到大家。

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Bioconductor R 安装教程(续一)

这是《Bioconductor R 安装教程》第二篇,完整文章可以点击阅读原文查阅。...安装新版本 Bioconductor R Bioconductor 是与特定版本 R 绑定,正常来说当 Bioconductor 都来自同一版本时,它们效果最佳。...以 DiffBind 为例,DiffBind==3.4.0 是基于 Bioconductor==3.14(对应 R-4.1)开发;我们在 Bioconductor==3.13(对应 R-4.0)执行...源码方式安装 如果想要在 Bioconductor==3.13(对应 R-4.0)安装 DiffBind==3.4.0,可以直接通过源码方式安装: > packageurl <- "http://...,我这里用是清华大学,第二行,设定 install.packages 从 CRAN 和 Bioconductor 搜索,其实你还可以让它支持比如 R-Forge 以及各种第三方仓库。

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如何在Redhat安装R及搭建R私有源

1.文档编写目的 ---- 继上一章如何在Redhat配置R环境后,我们知道对于多数企业来说是没有外网环境,在离线环境下如何安装R,能否搭建R私有源对R进行管理。...本文档主要讲述如何在Redhat安装R及搭建R私有源。...搭建需要注意,PACKAGES文件记录了所有描述信息,且每个只有一个版本。...(如果是自己制作R,同理在PACKAGES末尾添加描述信息也是可行,未做验证有兴趣朋友可以验证下告诉Fayson)。...4.配置R使用私有源 ---- 1.在$R_HOME/ lib64/R/etc目录下增加配置文件Rprofile.site 在Rprofile.site文件增加如下内容: [root@ip-172-31

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疑难杂症-RRwordseg安装

一、通过install.packages安装 步骤: 1、在R先装rJava install.packages(“rJava”) 2、没有装JDK要到这里去下载: http://www.Oracle.com...二、通过Rwordsegzip进行离线安装 不出意外,大部分版本R都可以通过以上方式安装好Rwordseg。 我在帮小伙伴安装时候,也确实遇到过疑难杂症,按照步骤,依旧搞不定,不断报错。...如果您电脑或者目前正在使用R版本实在无法通过install.packages在线方式安装Rwordseg。...当然不用苦恼,有更便捷方式,就是直接下载Rwordsegzip,在R中加载zip进行离线安装,只需几秒钟即可。...方法:在程序中选择(install packages from local files),离线安装zip即可。 ? 我将Rwordseg压缩包上传至了资源,大家可以下载进行离线安装。

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R:ggtext丰富ggplot2文本表现力

NULL, padding = margin(4, 4, 4, 4), margin = margin(4, 0, 0, 0), linetype = 1, r..., color = "white", fill = "#5D729D", box.color = "#4A618C", halign = 0.5, linetype = 1, r...上图是固定格式显示,strip格式都是一样,其实也可以更进一步,将strip按照分组显示,从而实现多一个维度信息展示,比如此图stipe文本是class信息(因为这里分面是facet_wrap...(~class)控制),那么可以将原始数据class格式化为一个html标记,下图就是将strip字体颜色映射为mpgcyl变量,当然了由于class存在多种cyl信息,因此被拆分成了多个子图...color = "white", fill = "#5D729D", box.color = "#4A618C", halign = 0.5, linetype = 1, r

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R迁移到Python过程需要知道几个

我一直认为编程语言能力取决于它软件库,因此本文将着重介绍我经常使用一些关于机器学习算法 R 和 Python 替代。...R 语言一个缺点是每个机器学习算法都有一个相应软件,这大大提升了用户学习成本。...pandas 吸取了 R 语言中数据清洗功能优点并将其引入到 Python 。...Python 拥有正则表达式库re,和一个内置字符串软件 string。 RStudio -> Rodeo ? 对于许多用户来说,RStudio 是 R 语言中一款非常友好编辑器。...在 R 语言中,我们可以利用 knitr 来创建可重复可视化分析报告,RStudio 很早就包含了这个功能。在 Python ,最相近软件库是 Jupyter。

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记录单细胞学习过程两个R报错

下面是记录单细胞学习过程两个R报错 (生信技能树学员周现在) 1.SeuratData,因为学习单细胞测序很多示例数据全在这个里,所以这个出镜频率其实是比较高,但是我在成功下载后library...,内存小,整合效果也比较好,所以是比较常用一个。...在帅气Nickier助教提示下,我卸载了R和Rtools,重启电脑后,重装了R和Rtools,之后就可以成功安装harmony包了。...但是因为在R语言学习过程,我一般都不会管Warning信息只要不Error就接着跑。...3.总结和反思 我们在学习过程难免会遇到很多问题,但是小洁老师在课上曾经展示一张遇见报错怎么办图让我印象深刻,也让我意识到要早日跳脱学生思维,要学会自己解决问题,其实我遇到大部分问题都有前人遇见并解决过了

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R语言在最优化应用】lpSolve解决 指派问题和指派问题

lpSolve 和运输问题 运输问题(transportation problem) 属于线性规划问题,可以根据模型按照线性规划方式求解,但由于其特殊性,用常规线性规划来求解并不是最有效方法。...造纸厂到客户之间单位运价如表所示,确定总运费最少调运方案。 解:总产量等于总销量,都为48 个单位,这是一个产销平衡运输问题。R代码及运行结果如下: ?...lpSolve 和指派问题 指派问题(assignment problem) 属于0 - 1 整数规划,是一种特殊整数规划问题。...R,lpSolve提供了函数lp.assign() 来求解标准指派问题,其用法如下: lp.assign(cost.mat,direction = "min", presolve = 0, compute.sens...在实际应用,常会遇到各种非标准形式指派问题,有时不能直接调用函数,处理方法是将它们化为标准形式(胡运权, 2007),然后再通过标准方法求解。

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单细胞必学R!~(七)(分析单细胞轨迹分支)

有时候你感兴趣只是单细胞轨迹一个分支,A → B。 这个时候就可以用到monocle3一个非常实用功能了。 我们一起来看看怎么操作吧。...2用到 rm(list = ls()) library(tidyverse) library(monocle3) 3示例数据 今天做一做如何分析单细胞轨迹分支。...residual_model_formula_str = "~ bg.300.loading + bg.400.loading + bg.500.1.loading + bg.500.2.loading + bg.r17...cds_subset <- choose_cells(cds) 6识别相关基因集 然后调用graph_test()子集,识别出具有制定表达模式基因,这些基因只落在你选择轨迹区域内哦。...principal_graph", cores=4) pr_deg_ids <- row.names(subset(subset_pr_test_res, q_value < 0.05)) 7寻找模块 将这些基因分组到模块可以揭示命运特异性基因或那些在分支节点之前或之后立即激活基因

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108-R可视化32-通过seuratLabelClusters学习ggplot之一

在先前内容里:[[66-R可视化10-自由在ggplot上添加文本(柱状图加计数)]],我们提到过添加文本方法。...图层 首先就是这个GetXYAesthetics 函数,惊讶是,它竟然是来自于Seurat 而非ggplot2。...虽然从内部构造来说可以省略GetXYAesthetics 这部分代码,但是,从用户使用来说确实多此一举,因为这些信息明明就保留在了ggplot 对象layers 层。...,我并没有在grid 相关内容或ggplot 构造留意到这个函数(或许我还没读到)。...接下来就是将上面浏览过pb color信息添加到数据框: data <- cbind(data, color = pb$data[[1]][[1]]) 至于为什么这么做,接下来即将操作label

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R语言在最优化应用】用Rdonlp2 求解光滑非线性规划

由于约束条件放宽,非线性规划问题可以更接近于现实生活种种问题,同时,求解难度也提高了很多。...用矩阵和向量来表示非线性函数数学模型如下: (4) 模型 (4) ,z = f(x) 为目标函数,三个约束条件,第一个为定义域约束,第二个为线性约束 (A为系数矩阵),第三个为非线性约束。...用 Rdonlp2 求解光滑非线性规划 对于无约束或者约束条件相对简单非线性优化问题,stats optim()、optimize()、constrOptim()、nlm()、nlminb...鉴于该为默认安装,大多数人比较熟悉,下面着重探讨专门解决非线性优化 Rdonlp2 用法。 R,Rdonlp2是一个非常强大,可以方便快速地解决光滑非线性规划问题。...par.upper和par.lower向量,分别为自变量上下界限,即模型(4)xu和 xl,它们长度应该和向量 par 相等。

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【推荐阅读--R语言在最优化应用】用Rglpk解决线性规划与整数规划 ​

R,有很多可以解决该问题,推荐 Rglpk (Theussl and Hornik, 2008),该提供了到GLPK (GNU Linear Programming Kit) 高级接口,不仅可以方便快速地解决大型线性规划...,即模型向量C,mat为约束矩阵,即模型矩阵A,dir 为约束矩阵 A 右边符(取""或 ">="),rhs 为约束向量,即模型向量 b,types 为变量类型...max为逻辑参数,当其为 TRUE 时,求目标函数最大值,为 FALSE 时 (默认)求目标函数最小值。bounds 为 x 额外约束,由模型 (1) 向量l和u控制。...R代码及运行结果如下: > obj<-c(3,1,3) > mat<-matrix(c(-1,0,1,2,4,-3,1,-3,2),nrow=3) > dir<-rep("<=",3) > rhs<-...我们发现 <em>R</em>在解决线性规划、整数规划、混合整数规划问题时,仅仅需要将模型转换为求解函数所需要<em>的</em>格式即可,并且几乎所有的约束都直接用矩阵、向量来表示,不必像LINGO 那样需要键入 X1、X2 之类<em>的</em>字符

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