MatrixQCvis

DOI:10.18129 / B9.bioc.MatrixQCvis

基于shine的组学数据交互数据质量探索

Bioconductor版本:Release (3.15)

为了保证生物信息检索的正确性，数据质量评估是前期数据分析的重要组成部分。我们在这里介绍了MatrixQCvis包，它在每个样本和每个特征级别上提供了基于闪光的数据质量度量的交互式可视化。它广泛适用于以矩阵形式出现的定量组学数据类型(特征x样本)。它能够检测数据集中的低质量样本、漂移、异常值和批量效应。可视化包括(计数/强度)值的条形图和小提琴图，均值与标准差图，MA图，经验累积分布函数(ECDF)图，样本之间距离的可视化，以及多种类型的降维图。此外，MatrixQCvis允许基于limma(缓和t检验)和proDA (Wald测试)包的差异表达分析。MatrixQCvis建立在流行的Bioconductor summarizeexperimental S4类之上，因此可以轻松集成到现有的工作流中。该软件包特别针对代谢组学和蛋白质组学质谱数据量身定制，但也允许评估可以在summarizeexperiment对象中表示的其他数据类型的数据质量。

作者:Thomas Naake [aut, cre]，沃尔夫冈·胡贝尔[au]

维护者:Thomas Naake

安装

要安装这个包，启动R(版本“4.2”)并输入:

如果(!require("BiocManager"， quiet = TRUE)) install.packages("BiocManager")

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文档

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browseVignettes(“MatrixQCvis”)

超文本标记语言	R脚本	基于shine的组学数据交互质量探索
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细节

biocViews	2021年欧洲杯 ，2021年欧洲杯 ，2021年欧洲杯 ，2021年欧洲杯 ，2021年欧洲杯 ，2021年欧洲杯
版本	1.4.0
在Bioconductor	BioC 3.13 (R-4.1)(1年)
许可证	GPL (>= 3)
取决于	SummarizedExperiment(> = 1.20.0),情节(> = 4.9.3),闪亮的(> = 1.6.0)
进口	ComplexHeatmap(> = 2.7.9),dplyr(> = 1.0.5),ggplot2(>= 3.3.3)， grDevices (>= 4.1.0)Hmisc(4.5 > = 0),htmlwidgets(> = 1.5.3)更正,嫁祸于(> = 1.65.0),imputeLCMD(> = 2.0),limma(>= 3.47.12)，方法(>= 4.1.0)，openxlsx(> = 4.2.3),pcaMethods(> = 1.83.0),proDA(> = 1.5.0),rlang(> = 0.4.10),rmarkdown(> = 2.7),Rtsne(> = 0.15),S4Vectors(> = 0.29.15),shinydashboard(> =是0.7.1),shinyhelper(> = 0.3.2),shinyjs(>= 2.0.0)， stats (>= 4.1.0)，宠物猫(> = 3.1.1),tidyr(> = 1.1.3),umap(> = 0.2.7.0),UpSetR(> = 1.4.0),素食主义者(> = 2.5 7),vsn(> = 3.59.1)
链接
建议	BiocGenerics(> = 0.37.4),BiocStyle(> = 2.19.2),hexbin(> = 1.28.2),knitr(> = 1.33),testthat(> = 3.0.2)
SystemRequirements
增强了
URL
全靠我
进口我
建议我
链接到我
构建报告

包档案

遵循2021年欧洲杯比分预测 在R会话中使用此包的说明。

源包	MatrixQCvis_1.4.0.tar.gz
Windows二进制	MatrixQCvis_1.4.0.zip
macOS 10.13 (High Sierra)	MatrixQCvis_1.4.0.tgz
源库	git克隆https://git.bioconductor.org/packages/MatrixQCvis
源存储库(开发人员访问)	git克隆git@git.bioconductor.org:packages/MatrixQCvis
包短Url	//www.andersvercelli.com/packages/MatrixQCvis/
软件包下载报告	下载数据