这是发展PAA的版本;稳定的发布版本,请参阅PAA。
Bioconductor版本:发展(3.18)
PAA进口单一颜色(蛋白质)微阵列数据保存在探地雷达的文件格式,esp。ProtoArray数据。预处理(背景校正后,批过滤、正常化)单变量特性预选执行(例如,使用“最小M统计”方法,以下简称“彩信”)。随后,一个多元发现生物标志物进行特征选择的候选人。因此,消除frequency-based向后的方式或合奏可以使用特征选择。PAA提供了一个完整的工具箱的分析工具,包括几种不同的情节为结果检查和评估。
作者:迈克尔Turewicz (aut (cre),马丁eisenach(施,cre)
维护人员:迈克尔Turewicz <迈克尔。马丁eisenach turewicz rub.de >, <马丁。在rub.de eisenach >
从内部引用(R,回车引用(PAA)):
安装这个包,开始R(版本“4.3”)并输入:
如果(!要求(“BiocManager”,悄悄地= TRUE)) install.packages (BiocManager) #以下初始化使用Bioc猛击BiocManager::安装(version =“重击”)BiocManager::安装(PAA)
R的旧版本,请参考适当的Bioconductor释放。
查看文档的版本这个包安装在您的系统,开始R和输入:
browseVignettes (PAA)
| R脚本 | PAA教程 | |
| PAA_1.7.1.pdf | ||
| 参考手册 | ||
| 文本 | 自述 | |
| 文本 | 新闻 | |
| 文本 | 许可证 |
| biocViews | 分类,微阵列,OneChannel,蛋白质组学,软件 |
| 版本 | 1.35.0 |
| Bioconductor自 | BioC 3.0 (r - 3.1)(9年) |
| 许可证 | BSD_3_clause +文件许可证 |
| 取决于 | R (> = 3.2.0), Rcpp (> = 0.11.6) |
| 进口 | e1071、gplots gtools,limma、质量、mRMRe randomForest, ROCR股东价值分析 |
| 链接 | Rcpp |
| 建议 | BiocStyleRUnit,BiocGenerics,vsn |
| SystemRequirements | c++软件随机丛林 |
| 增强了 | |
| URL | http://www.ruhr-uni-bochum.de/mpc/software/PAA/ |
| 取决于我 | |
| 进口我 | |
| 建议我 | |
| 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 | PAA_1.35.0.tar.gz |
| Windows二进制 | PAA_1.35.0.zip |
| macOS二进制(x86_64) | PAA_1.35.0.tgz |
| macOS二进制(arm64) | PAA_1.35.0.tgz |
| 源库 | git克隆https://git.bioconductor.org/packages/PAA |
| 源库(开发人员访问) | git克隆git@git.bioconductor.org:包/ PAA |
| Bioc包浏览器 | https://code.bioconductor.org/browse/PAA/ |
| 包短Url | //www.andersvercelli.com/packages/PAA/ |
| 包下载报告 | 下载数据 |
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