这个包适用于Bioconductor 3.9版;有关稳定的最新发布版本,请参见biosigner.
Bioconductor版本:3.9
特征选择在组学数据分析中至关重要,可以从复杂的高维数据中提取受限的、有意义的分子特征,并构建健壮的分类器。这个包实现了一种新的方法来评估变量与分类器预测性能的相关性。该方法可以与PLS-DA、随机森林和SVM二元分类器并行运行。返回签名和相应的“受限”模型,从而实现对新数据集的未来预测。在Workflow4metabolomics.org的计算代谢组学在线基础设施中可以获得该包的Galaxy实现。
作者:Philippe Rinaudo <博士。rinaudo在gmail.com>, Etienne Thevenot < Etienne。Thevenot at cea.fr>
维护者:Philippe Rinaudo <博士。rinaudo在gmail.com>, Etienne Thevenot < Etienne。Thevenot at cea.fr>
引文(从R内,输入引用(“biosigner”)
):
要安装这个包,启动R(版本“3.6”)并输入:
如果(!requireNamespace("BiocManager", quiet = TRUE)) install.packages("BiocManager")::install("biosigner")
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(“biosigner”)
超文本标记语言 | R脚本 | 装饰图案的标题 |
参考手册 | ||
文本 | 新闻 |
biocViews | 分类,FeatureExtraction,Lipidomics,代谢组学,蛋白质组学,软件,转录组 |
版本 | 1.12.0 |
在Bioconductor | BioC 3.3 (R-3.3)(3.5年) |
许可证 | CeCILL |
取决于 | Biobase,ropls |
进口 | 方法,e1071,randomForest |
链接 | |
建议 | BioMark,BiocGenerics,BiocStyle,golubEsets,hu6800.db,knitr,rmarkdown,testthat |
SystemRequirements | |
增强了 | |
URL | |
全靠我 | |
进口我 | |
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 | biosigner_1.12.0.tar.gz |
Windows二进制 | biosigner_1.12.0.zip |
Mac OS X 10.11 (El Capitan) | biosigner_1.12.0.tgz |
源库 | Git克隆https://git.bioconductor.org/packages/biosigner |
源存储库(开发人员访问) | Git克隆git@git.bioconductor.org:packages/biosigner |
包短Url | //www.andersvercelli.com/packages/biosigner/ |
软件包下载报告 | 下载数据 |
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