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
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html | R脚本 | 混合学 |
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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 |
进口 | Igraph,,,,椭圆,,,,公司,,,,rcolorbrewer, 平行,dplyr,,,,花花公子,,,,RESHAPE2, 方法,矩阵,,,,rarpack,,,,栅格,grdevices,图形,统计信息,Ggrepel,,,,生物比较,UTILS |
链接 | |
建议 | 生物使用,,,,尼特,,,,rmarkDown,,,,测试,,,,RGL |
系统要求 | |
增强 | |
URL | http://www.mixomics.org |
BugReports | https://github.com/mixomicsteam/mixomics/issues/ |
取决于我 | 时间表学 |
进口我 | alpsnmr,,,,Depecher,,,,多方,,,,POMA |
建议我 | 自治,,,,Netomics |
链接到我 | |
构建报告 |
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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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