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股东价值分析

此包适用于Bioconductor 3.0版本;有关稳定的最新发布版本,请参见股东价值分析

替代变量分析

Bioconductor版本:3.0

sva包包含在高通量实验中去除批效应和其他不需要的变化的功能。具体来说,sva包包含用于识别和构建高维数据集的代理变量的函数。代理变量是直接从高维数据(如基因表达/RNA测序/甲基化/脑成像数据)构建的协变量,可用于后续分析,以调整未知的、未建模的或潜在的噪音源。sva包可用于以三种方式去除伪效应:(1)在高通量实验中识别和估计未知变异源的替代变量(Leek和Storey 2007 PLoS Genetics,2008 PNAS),(2)使用ComBat直接去除已知的批效应(Johnson等人,2007生物统计学)和(3)使用已知的控制探针去除批效应(Leek 2014 biorXiv)。在差异表达分析中去除批效应和使用替代变量已被证明可以降低依赖性,稳定错误率估计,并提高可重复性,见(Leek和Storey 2007 PLoS Genetics, 2008 PNAS或Leek et al. 2011 Nat. Reviews Genetics)。

作者:Jeffrey T. Leek , W. Evan Johnson , Hilary S. Parker , Elana J. Fertig , Andrew E. Jaffe , John D. Storey

维护者:Jeffrey T. Leek , John D. Storey

引文(从R内,输入引用(“上海广电”)):

安装

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文档

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PDF R脚本 股东价值分析教程
PDF 参考手册

细节

biocViews BatchEffect微阵列MultipleComparison归一化预处理RNASeq测序软件StatisticalMethod
版本 3.12.0
在Bioconductor BioC 2.9 (R-2.14)(4.5年)
许可证 艺术- 2.0
取决于 R (>= 2.8),mgcvgenefilter
进口
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建议 limmapamrbladderbatchBiocStylezebrafishRNASeq
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构建报告

包档案

遵循2021年欧洲杯比分预测 在R会话中使用此包的说明。

包的来源 sva_3.12.0.tar.gz
Windows二进制 sva_3.12.0.zip(32位和64位)
Mac OS X 10.6 (Snow Leopard) sva_3.12.0.tgz
Mac OS X 10.9 (Mavericks) sva_3.12.0.tgz
Subversion源 (用户名/密码:只读的)
Git源代码 https://github.com/Bioconductor-mirror/sva/tree/release-3.0
包短Url //www.andersvercelli.com/packages/sva/
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