乘

DOI:10.18129 / B9.bioc.multtest

这是发展版本的相乘;稳定发布版本请参见乘．

基于重采样的多假设检验

Bioconductor版本:开发(3.16)

基于非参数自举和置换重采样的多重检验程序(包括经验贝叶斯方法)，用于控制家族错误率(FWER)、广义家族错误率(gFWER)、假阳性比例(TPPFP)的尾部概率(FDR)和错误发现率(FDR)。实现了基于引导的空分布的几种选择(居中、居中和缩放、分位数转换)。单步和逐步的方法是可用的。包括基于各种t-和f -统计量(包括基于线性和生存模型回归参数的t-统计量以及基于相关参数的t-统计量)的检验。当使用t统计量探测假设时，用户也可以选择一个可能更快的零分布，即均值为零的多元正态分布和由向量影响函数派生的方差协方差矩阵。根据调整的p值、置信区域和检验统计截断值报告结果。该方法可直接应用于DNA微阵列实验中差异表达基因的鉴定。

作者:凯瑟琳·s·波拉德，休斯顿·n·吉尔伯特，葛永超，桑德拉·泰勒，桑德琳·杜杜伊特

维护者:Katherine S. Pollard < Katherine。波拉德:gladstone.ucsf.edu >

安装

要安装此包，启动R(版本“4.2”)并输入:

如果(!require("BiocManager"， quiet = TRUE)) install.packages("BiocManager") #初始化使用bio devel BiocManager::install(version='devel') BiocManager::install("multtest")

对于较老版本的R，请参考相应的Bioconductor释放．

文档

PDF		参考手册

细节

biocViews	DifferentialExpression，微阵列，MultipleComparison，软件
版本	2.53.0
Bioconductor自	BioC 1.6 (R-2.1)或更早的版本(> 17年)
许可证	LGPL
取决于	R(>= 2.10)，方法，BiocGenerics，Biobase
进口	生存，质量, stats4
链接
建议	雪
SystemRequirements
增强了
URL
取决于我	aCGH，BicARE，iPAC，KCsmart，PREDA，雨，REDseq，siggenes，webbioc
进口我	a4Base，ABarray，adSplit，ALDEx2，anota，anota2seq，ChIPpeakAnno，IsoGeneGUI，mAPKL，metabomxtr，microbiomeMarker，nethet，OCplus，phyloseq，RTopper，SingleCellSignalR，singleCellTK，synapter，webbioc
建议我	annaffy，ecolitk，factDesign，GOstats，GSEAlm，maigesPack，ropls，topGO，xcms
我的链接
构建报告

包档案

遵循2021年欧洲杯比分预测 在R会话中使用这个包的说明。

源包	multtest_2.53.0.tar.gz
Windows二进制	multtest_2.53.0.zip
macOS 10.13 (High Sierra)	multtest_2.53.0.tgz
源库	git克隆https://git.bioconductor.org/packages/multtest
源存储库(开发人员访问)	git克隆git@git.bioconductor.org:包/相乘
包短Url	//www.andersvercelli.com/packages/multtest/
包下载报告	下载数据