混合学

doi:10.18129/b9.bioc.mixomics

法学数据集成项目

生物导体版本:版本(3.15)

多变量方法非常适合大型OMIC数据集,其中变量(例如基因,蛋白质,代谢产物)的数量比样品数量(患者,细胞,小鼠)大得多。它们具有通过使用仪器变量(组件)来降低数据尺寸的吸引力,这些变量被定义为所有变量的组合。然后,这些组件用于产生有用的图形输出,以更好地理解集成的不同数据集之间的关系和相关结构。Mixomics提供了广泛的多元方法,用于探索和集成生物数据集,特别关注可变选择。该软件包提出了我们开发的几种稀疏多元模型,以识别高度相关的关键变量和/或解释感兴趣的生物学结果。可以用混合组学分析的数据可能来自高吞吐量测序技术,例如OMICS数据(转录组学,代谢组学,蛋白质组学,元基因组学等),但也超出了OMICS(例如光谱成像)。在混合学中实现的方法还可以处理缺失的值,而无需删除整个行中缺少数据的行。非详尽的方法包括广义规范相关分析的变体,稀疏的部分最小二乘和稀疏的判别分析。最近,我们实施了集成方法来结合多个数据集:N融合与广义规范相关分析的变体和p融合与多组部分最小二乘的变体。

作者:Kim-Anh Le Cao [aut],Florian Rohart [aut],Ignacio Gonzalez [aut],Sebastien Dejean [aut],Al J Abadi [CTB,CRE],Benoit Gautier [CTB],Francois Bartolo [CTB],CTB [CTB],,CTB],,Pierre Monget [CTB],Jeff Coquery [CTB],Fangzou Yao [CTB],Benoit Liquet [CTB]

维护者:al j abadi

引用(从r内,输入引用(“混合学”)):

安装

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if(!quired(“ Biocmanager”,悄悄= true))install.packages(“ Biocmanager”)Biocmanager :: install(“ Mixomics”)

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文档

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版本 6.20.0
在生物导体中 Bioc 3.8(R-3.5)(3.5岁)
执照 GPL(> = 2)
要看 r(> = 3.5.0),大量的,,,,格子,,,,GGPLOT2
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系统要求
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URL http://www.mixomics.org
BugReports https://github.com/mixomicsteam/mixomics/issues/
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源包 Mixomics_6.20.0.tar.gz
Windows二进制 Mixomics_6.20.0.zip
MacOS 10.13(高山脉) Mixomics_6.20.0.tgz
源存储库 git克隆https://git.bioconductor.org/packages/mixomics
源存储库(开发人员访问) git clone git@git.bioconductor.org:包装/混合学
包装短URL //www.andersvercelli.com/packages/mixomics/
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