这个包是3.14版本Bioconductor;的稳定,最新的发布版本,请参阅pmp。
Bioconductor版本:3.14
方法和工具(pre -)处理的代谢组学数据集(如峰值矩阵),包括过滤、正常化,缺失值归责,缩放和信号漂移校正方法和批处理的影响。过滤方法是基于:缺失值的分数(跨样本或功能);相对标准偏差(RSD)计算的质量控制(QC)样品;空白样品。正常化方法包括概率商正常化(PQN)和正常化总信号强度。一个统一的用户界面几个常用算法缺失值归责原则。支持方法是:再邻国(资讯),随机森林(rf),贝叶斯PCA缺失值估计量(bpca),平均或中值给定特性和一个常数小的价值。全面(蒟蒻阁)对数变换算法可以稳定在低和高强度方差质量光谱特性。最后,这个包提供了一个实现质量Control-Robust花键校正(QCRSC)算法对信号漂移和大规模spectrometry-based批量效应校正的数据集。
作者:哪Jankevics (aut),加文·里斯•劳埃德(aut (cre),拉尔夫约翰内斯·玛丽亚·韦伯(aut)
维修工:加文·里斯•劳埃德<广义相对论。劳埃德在bham.ac.uk >
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):
安装这个包,开始R(版本“4.1”)并输入:
如果(!要求(“BiocManager”,悄悄地= TRUE)) install.packages (“BiocManager”) BiocManager::安装(pmp)
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HTML | R脚本 | 峰矩阵处理代谢组学数据集 |
HTML | R脚本 | 信号漂移校正和大规模光谱质量评估和批处理效果 |
HTML | R脚本 | 质谱校正信号漂移和批处理效果 |
参考手册 | ||
文本 | 新闻 |
biocViews | BatchEffect,MassSpectrometry,代谢组学,质量控制,软件 |
版本 | 1.6.0 |
Bioconductor自 | BioC 3.11 (r - 4.0)(2年) |
许可证 | GPL-3 |
取决于 | R (> = 4.0) |
进口 | 统计数据,嫁祸于,pcaMethods,missForest,ggplot2、方法、SummarizedExperiment,S4Vectors,matrixStatsgrDevices,reshape2,跑龙套 |
链接 | |
建议 | testthat,covr,knitr,rmarkdown,BiocStyle,gridExtra,魔法 |
SystemRequirements | |
增强了 | |
URL | |
取决于我 | |
进口我 | |
建议我 | metabolomicsWorkbenchR,structToolbox |
我的链接 | |
构建报告 |
遵循2021年欧洲杯比分预测 指示在R会话中使用这个包。
源包 | pmp_1.6.0.tar.gz |
Windows二进制 | pmp_1.6.0.zip |
macOS 10.13(高山脉) | pmp_1.6.0.tgz |
源库 | git克隆https://git.bioconductor.org/packages/pmp |
源库(开发人员访问) | git克隆git@git.bioconductor.org:包/ pmp |
包短Url | //www.andersvercelli.com/packages/pmp/ |
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