vsn
微阵列数据的方差稳定化和校准
包实现了正常化芯片强度的方法,内部之间的颜色数组,和数组之间。该方法使用一个健壮的变异最大似然估计量的微阵列数据的随机模型中描述的引用(见小插图)。模型包含数据校准(又名归一化),一个模型的依赖强度均值方差,方差稳定数据转换。差异转化强度类似于“log-ratios正常化”。然而,与后者相比,他们的方差是独立的意思是,他们通常更敏感和具体检测微分转录。
| 作者 |
从安雅•冯•Heydebreck沃尔夫冈•休伯与贡献。许多用户的评论和建议都承认,其中丹尼斯Kostka,大卫•Kreil汉斯克莱因,罗伯特先生,Deepayan Sarkar和戈登·史密斯。 |
| 维护人员 |
沃尔夫冈•休伯 |
安装这个包,开始R和输入:
源(“//www.andersvercelli.com/biocLite.R”) biocLite (“vsn”)
文档
细节
| biocViews |
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| 取决于 |
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| 进口 |
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| 建议 |
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| 系统需求 |
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| 许可证 |
艺术- 2.0,见http://www.opensource.org/licenses/artistic-license-2.0.php |
| URL |
http://www.r-project.org, http://www.ebi.ac.uk/huber |
| 取决于我 |
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| 进口我 |
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| 建议我 |
adSplit, Agi4x44PreProcess, beadarray, BiocCaseStudies, cellHTS, ecolitk, GlobalAncova, globaltest, limma, 光民, 《暮光之城》
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