c19.fasta.data | 获得SARS-CoV-2病毒FASTA序列的功能 | ||
c19.genomic.data | 从SARS-CoV-2019获取基因组数据的功能 | ||
c19.NPs.data | 从SARS-CoV-2获取核苷酸或蛋白质数据的函数 | ||
c19.NP_fasta.data | 从SARS-CoV-2获得核苷酸或蛋白质的FASTA-seqs | ||
c19.ptree.data | 函数以获得“从NCBI获得的完整SARS-CoV-2序列树” | ||
c19.refGenome.data | 获取序列数据的函数grom NCBI参考:https://www.ncbi.nlm.nihfilename_points_covered_by_landmarks.2 | ||
consistency.check | 确定数据中是否存在一致性问题的函数,如JHU/CCSEGIS报告的数据累积量异常 | ||
covid19.data | 函数从已报告的covid19病例中读取“实时”数据 | ||
covid19.genomic.data | main master(wrapper)函数用于获取SARS-CoV-2病毒的不同类型的基因组数据 | ||
covid19.JHU.data | 读取JHU CCSE存储库报告的“实时”数据的功能 | ||
covid19.Toronto.data | 函数从多伦多市导入数据,由多伦多市报告https://www.toronto.ca/home/covid-19/covid-19-latest-city-of-toronto-news/covid-19-status-of-cases-in-toronto/ | ||
covid19.US.data | 函数读取TimeSeries US详细数据 | ||
covid19dashboard | covid19.analytics explorer仪表板 | ||
covid19Explorer | covid19.analytics explorer仪表板 | ||
data.checks | 用于检查数据完整性和数据一致性的函数 | ||
estimateRRs | 为特定TS数据估算给定地理位置的滚动率 | ||
generate.SIR.model | 函数根据coivd19病例的实际数据生成一个简单的SIR(易感感染恢复)模型 | ||
geographicalRegions | 定义大陆及其组成国家的职能 | ||
growth.rate | 函数用于计算每个位置的每日变化和“增长率”,“增长率”定义为连续几天变化之间的比率 | ||
integrity.check | 确定数据集中是否存在完整性问题或JHU/CCSEGIS报告的数据结构是否发生变化的函数 | ||
itrends | 函数以交互方式显示时间序列数据中每日变化的趋势 | ||
live.map | 用于在交互式映射中映射案例的函数 | ||
movingFn | 在移动窗口上计算“fn”的通用fn | ||
mrollingRates | 函数从TS数据计算多个数量的滚动fn(比率),例如死亡和恢复率 | ||
mtrends | 函数用于显示多个(或单个)位置的病例报告为时间序列数据的每日变化趋势的不同指标 | ||
nullify.data | 通过删除“可疑”条目来删除数据中的不一致 | ||
plt.SIR.model | 函数来绘制SIR模型fn的结果 | ||
preProcessingData | 按地理位置预处理数据的辅助功能 | ||
red.devel.ver | 函数将用户重定向到github安装devel版本 | ||
report.summary | 功能汇总当前情况,将下载最新数据并汇总每个案例的前几个省/市 | ||
rollingRate | 函数来计算TS数据的滚动fn | ||
single.trend | 用于显示作为时间序列数据报告的病例每日变化趋势的不同指标 | ||
sweep.SIR.models | 函数执行模型扫描并生成R0值 | ||
totals.plt | 函数用于绘制不同组每天的病例总数 | ||
tots.per.location | 函数计算每个位置的总计 |