POMA

DOI:10.18129 / B9.bioc.POMA

此包适用于Bioconductor 3.12版本;有关稳定的最新发布版本，请参见POMA．

质谱数据预处理和统计分析的用户友好的工作流程

Bioconductor版本:3.12

POMA为质谱数据的可视化、预处理、探索性和统计分析引入了结构化、可重复和易于使用的工作流程。POMA的主要目的是在一个易于理解和用户友好的R包中实现灵活的数据清理和统计分析过程。这个包也有一个闪亮的应用程序版本，实现所有的POMA功能。见https://github.com/pcastellanoescuder/POMAShiny。

作者:Pol Castellano-Escuder [aut, cre]， Raúl González-Domínguez [aut]，克里斯蒂娜Andrés-Lacueva [aut]， Alex Sánchez-Pla [aut]

维护者:Pol Castellano-Escuder

安装

要安装此包，请启动R(版本“4.0”)并输入:

如果(!requireNamespace("BiocManager"， quiet = TRUE)) install.packages("BiocManager") BiocManager::install("POMA")

对于R的旧版本，请参考相应的Bioconductor释放．

文档

要查看系统中安装的此包版本的文档，请启动R并输入:

browseVignettes(“POMA”)

超文本标记语言	R脚本	POMA EDA示例
超文本标记语言	R脚本	POMA归一化方法
超文本标记语言	R脚本	POMA工作流
PDF		参考手册
文本		新闻

细节

biocViews	MassSpectrometry，代谢组学，归一化，预处理，蛋白质组学，ReportWriting，软件，可视化
版本	1.0.0
在Bioconductor	BioC 3.12 (R-4.0)(0.5年)
许可证	GPL-3
取决于	R (>= 4.0)
进口	Biobase，扫帚，脱字符号，clisymbols，ComplexHeatmap，蜡笔，dplyr，e1071，ggcorrplot，ggplot2，ggraph，ggrepel，glasso(> = 1.11),glmnet，嫁祸于，knitr，limma，magrittr，mixOmics，MSnbase(> = 2.12),拼接而成，情节，qpdf，randomForest，RankProd(> = 3.14),reshape2，rmarkdown，宠物猫，tidyr，素食主义者
链接
建议	BiocStyle，covr，tidyverse，testthat2.3.2 (> =)
SystemRequirements
增强了
URL	https://github.com/pcastellanoescuder/POMA
BugReports	https://github.com/pcastellanoescuder/POMA/issues
全靠我
进口我
建议我
链接到我
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。

源包	POMA_1.0.0.tar.gz
Windows二进制	POMA_1.0.0.zip
macOS 10.13 (High Sierra)	POMA_1.0.0.tgz
源库	git克隆https://git.bioconductor.org/packages/POMA
源存储库(开发人员访问)	git克隆git@git.bioconductor.org:packages/POMA
包短Url	//www.andersvercelli.com/packages/POMA/
软件包下载报告	下载数据