ropls

doi:10.18129/b9.bioc.ropls

PCA,PLS(-DA)和OPLS(-DA)用于多变量分析和特征OMICS数据的特征选择

生物导体版本:版本(3.6)

带有主组件分析(PCA)和部分最小二乘(PLS)的潜在变量建模是可视化,回归,分类和特征选择的强大方法,其中变量数量超过样本数量,并且变量之间具有多重共线性。正交局部最小二乘(OPL)使变化(预测)与感兴趣因素和不相关(正交)变化的变异相关(预测)。在与PLS相似的同时,OPLS促进了解释。这些化学计量学技术的成功应用包括光谱数据,例如拉曼光谱,核磁共振(NMR),质谱法(MS)在代谢组学和蛋白质组学中,以及转录组学数据。除了得分,负载和权重图外,该软件包还提供指标和图形,以确定最佳组件数量(例如,使用R2和Q2系数),通过置换测试,检测异常值和执行特征选择,检查模型的有效性(例如,在投影或回归系数中具有可变的重要性)。可以通过workflow4metabolomics.org在线资源(基于银河系环境)上的在线资源上的用户界面访问该软件包。

作者:Etienne A. Thevenot

维护者:Etienne A. Thevenot

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细节

生物浏览 分类,,,,脂质组学,,,,质谱,,,,代谢组学,,,,委托人,,,,蛋白质组学,,,,回归,,,,软件,,,,转录组学
版本 1.10.0
在生物导体中 Bioc 3.2(R-3.2)(2。5年)
执照 塞西尔
要看
进口 生物酶, 方法
链接
建议 生物基因,,,,生物使用,,,,相机,,,,法阿科,,,,尼特,,,,多检验,,,,rmarkDown,,,,运行,,,,XCMS
系统要求
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URL http://dx.doi.org/10.1021/acs.jproteome.5b00354
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