Biotmle
doi：10.18129/b9.bioc.biotmle
该包适用于生物导体的3.9版；对于稳定的最新版本，请参阅Biotmle。
有针对性的学习，具有生物标志物发现的统计数据
生物导体版本：3.9
该软件包促进了从生物测序数据（例如，微阵列，RNA-SEQ）发现的生物标志物，基于潜在的生物标志物与暴露和结果变量的关联，通过实施估计程序，该过程结合了基于目标损失的概括的概括，因果参数（例如平均治疗效应）的估计值（TMLE），其估计量在渐近线性表示（就影响函数方面）接受。
作者：Nima Hejazi [AUT，CRE，CPH]，Alan Hubbard [AUT，THS]，Mark van der Laan [CTB，THS]，Weixin Cai [CTB]
维护者：berkeley.edu>的Nima Hejazi
引用（从r内，输入引用（“ Biotmle”））：
安装
要安装此软件包，请启动R（版本“ 3.6”）并输入：
if（！sireseenamespace（“ biocmanager”，悄悄= true））install.packages（“ biocmanager”）biocmanager :: install（“ biotmle”）
对于R的较旧版本，请参考适当的生物导体释放。
文档
要查看系统中安装此软件包的版本的文档，请启动R并输入：
Browsevignettes（“ Biotmle”）
| html | R脚本 | 从曝光变量中识别生物标志物 |
| html | R脚本 | 处理和分析RNA-seq数据 |
| 参考手册 | ||
| 文本 | 消息 | |
| 文本 | 执照 |
细节
| 生物浏览 | 差异性，，，，基因表达，，，，免疫学，，，，微阵列，，，，rnaseq，，，，测序，，，，软件 |
| 版本 | 1.8.0 |
| 在生物导体中 | Bioc 3.5（R-3.4）（2。5年） |
| 执照 | 文件许可证 |
| 要看 | R（> = 3.4） |
| 进口 | 统计，方法，dplyr，，，，蒂布尔，，，，GGPLOT2，，，，GGSCI，，，，过热，，，，断言，，，，未来，，，，dofuture，，，，S4VECTORS，，，，生物基因，，，，生物比较，，，，总结性特征，，，，林玛，，，，TMLE |
| 链接 | |
| 建议 | 测试，，，，尼特，，，，rmarkDown，，，，生物使用，，，，Superlearner，，，，矩阵，，，，DBI，，，，Biotmledata（> = 1.1.1） |
| 系统要求 | |
| 增强 | |
| URL | https://code.nimahejazi.org/biotmle |
| BugReports | https://github.com/nhejazi/biotmle/issues |
| 取决于我 | |
| 进口我 | |
| 建议我 | |
| 链接到我 | |
| 构建报告 |
包装档案
跟随2021年欧洲杯比分预测 在R会话中使用此软件包的说明。
| 源包 | biotmle_1.8.0.tar.gz |
| Windows二进制 | biotmle_1.8.0.zip |
| Mac OS X 10.11（El Capitan） | biotmle_1.8.0.tgz |
| 源存储库 | git克隆https://git.bioconductor.org/packages/biotmle |
| 源存储库（开发人员访问） | git clone git@git.bioconductor.org：packages/biotmle |
| 包装短URL | //www.andersvercelli.com/packages/biotmle/ |
| 软件包下载报告 | 下载统计 |
