Bioconductor版本:版本(3.16)
上海广电包包含函数删除批处理效果和其他不必要的高通量实验变异。具体来说,上海广电包包含函数的识别和建立代理变量高维数据集。代理变量是协变量构造直接从高维数据(如基因表达/核糖核酸测序/甲基化/脑成像数据),可用于后续分析调整为未知,未建模,或者潜在的噪音来源。上海广电包可以用来去除工件在三个方面:(1)识别和评估代理变量未知来源的高通量的变化实验(韭菜和层2007《公共科学图书馆遗传学、2008 PNAS),(2)直接删除已知的批处理影响使用战斗(Johnson et al . 2007生物统计学)和(3)删除批处理效果与已知控制探针(韭菜2014 biorXiv)。删除批处理效果和使用代理变量的微分表达式分析被证实能够减少依赖,稳定估计错误率,提高再现性,看到(韭菜和层2007 PLoS Genetics, 2008 PNAS或韭菜et al . 2011 Nat。遗传学评论)。
作者:杰弗里·t .韭菜< jtleek gmail.com > w·埃文约翰逊< wej bu.edu >,希拉里·s·帕克< hiparker jhsph.edu >,伊莱j .多数< ejfertig jhmi.edu >,安德鲁·e·贾菲< ajaffe jhsph.edu >,(张< zhangyuqing。pkusms gmail.com >,约翰·d·层< jstorey princeton.edu >,莱昂纳多Collado托雷斯< lcolladotor gmail.com >
维护者:杰弗里·t .韭菜< jtleek gmail.com >、约翰·d·层< jstorey princeton.edu >、w·埃文约翰逊< wej bu.edu >
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):
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R脚本 | 股东价值分析教程 | |
参考手册 |
biocViews | BatchEffect,ImmunoOncology,微阵列,MultipleComparison,归一化,预处理,RNASeq,测序,软件,StatisticalMethod |
版本 | 3.46.0 |
Bioconductor自 | BioC 2.9 (r - 2.14)(11年) |
许可证 | 艺术- 2.0 |
取决于 | R (> = 3.2),mgcv,genefilter,BiocParallel |
进口 | matrixStats、统计数据、图形,跑龙套,limma,刨边机 |
链接 | |
建议 | pamr,bladderbatch,BiocStyle,zebrafishRNASeq,testthat |
SystemRequirements | |
增强了 | |
URL | |
取决于我 | DeMixT,rnaseqGene,SCAN.UPC |
进口我 | 分配,舞会礼服,BatchQC,BioNERO,bnbc,bnem,冠军,crossmeta,CytoTree,DaMiRseq,debrowser,DeSousa2013,DExMA,doppelgangR,边缘,ExpressionNormalizationWorkflow,KnowSeq,MBECS,MSPrep,omicRexposome,PAA,proBatch,道具,qsmooth,qsvaR,SEtools,singleCellTK,触发 |
建议我 | CAGEWorkflow,curatedBladderData,curatedCRCData,curatedOvarianData,curatedTBData,FieldEffectCrc,哈曼,iasva,MAGeCKFlute,randRotation,RnBeads,scp,SomaticSignatures,TBSignatureProfiler,TCGAbiolinks,tidybulk |
我的链接 | |
构建报告 |
遵循2021年欧洲杯比分预测 指示在R会话中使用这个包。
源包 | sva_3.46.0.tar.gz |
Windows二进制 | sva_3.46.0.zip |
macOS二进制(x86_64) | sva_3.46.0.tgz |
macOS二进制(arm64) | sva_3.46.0.tgz |
源库 | git克隆https://git.bioconductor.org/packages/sva |
源库(开发人员访问) | git克隆git@git.bioconductor.org:包/上海广电 |
Bioc包浏览器 | https://code.bioconductor.org/browse/sva/ |
包短Url | //www.andersvercelli.com/packages/sva/ |
包下载报告 | 下载数据 |
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