此包适用于Bioconductor 3.14版;有关稳定的最新发布版本,请参见DaMiRseq.
Bioconductor版本:3.14
DaMiRseq包提供了一个整洁的数据挖掘程序管道,以识别转录生物标记物,并利用它们进行二进制和多类分类。该包接受任何类型的数据,以原始计数表的形式呈现,并允许包括实验设置中出现的连续变量和阶乘变量。一系列的功能使用户能够通过筛选基因组特征和样本来清理数据,通过识别和去除不需要的变异源(即批次和混杂因素)来调整数据,并为建模选择最佳预测因子。最后,采用“堆叠”集成学习技术构建鲁棒分类模型。每个步骤都包含一个检查点,用户可以利用该检查点通过查看诊断图来评估数据管理的效果,例如聚类和热图、RLE箱图、MDS或相关图。
作者:Mattia Chiesa < Mattia。Chiesa在cardiologicomonzino。它>,卢卡·皮亚琴蒂尼<卢卡。Piacentini在cardiologicomonzino。>
维护者:Mattia Chiesa < Mattia。Chiesa at cardiologicomonzino. >
引文(从R内,输入引用(“DaMiRseq”)
):
要安装此包,请启动R(版本“4.1”)并输入:
如果(!install.packages("BiocManager") BiocManager::install("DaMiRseq")
对于R的旧版本,请参考相应的Bioconductor释放.
要查看系统中安装的此包版本的文档,请启动R并输入:
browseVignettes(“DaMiRseq”)
R脚本 | RNA-seq数据挖掘:归一化,特征选择和分类- DaMiRseq包 | |
参考手册 | ||
文本 | 新闻 |
biocViews | 分类,ImmunoOncology,RNASeq,测序,软件 |
版本 | 2.6.0 |
在Bioconductor | BioC 3.5 (R-3.4)(5年) |
许可证 | GPL (>= 2) |
取决于 | R (>= 3.4),SummarizedExperiment,ggplot2 |
进口 | DESeq2,limma,EDASeq,RColorBrewer,股东价值分析,Hmisc,pheatmap,FactoMineR,corrplot,randomForest,e1071,脱字符号,质量,lubridate,plsVarSel,kknn,FSelector,方法,统计,utils,图形,grDevices,reshape2,ineq,手臂,请,RSNNS,刨边机,plyr |
链接 | |
建议 | BiocStyle,knitr,testthat |
SystemRequirements | |
增强了 | |
URL | |
全靠我 | |
进口我 | 空对空导弹 |
建议我 | |
链接到我 | |
构建报告 |
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 | DaMiRseq_2.6.0.tar.gz |
Windows二进制 | DaMiRseq_2.6.0.zip |
macOS 10.13 (High Sierra) | DaMiRseq_2.6.0.tgz |
源库 | git克隆https://git.bioconductor.org/packages/DaMiRseq |
源存储库(开发人员访问) | git克隆git@git.bioconductor.org:packages/DaMiRseq |
包短Url | //www.andersvercelli.com/packages/DaMiRseq/ |
软件包下载报告 | 下载数据 |
文档»
Bioconductor
支持»
请细阅发布指南.将有关Bioconductor的问题发送到以下位置之一: