这个包是3.11版本Bioconductor;的稳定,最新的发布版本,请参阅proDA。
Bioconductor版本:3.11
占label-free质谱数据中的缺失值没有污名。包实现了一个辍学概率模型,确保信息正确观察和缺失值的总和。它增加了经验贝叶斯先验增加功率检测不同的丰富的蛋白质。
作者:江诗丹顿Ahlmann-Eltze (aut (cre)西蒙·安德斯(黑色)
维护人员:江诗丹顿Ahlmann-Eltze < artjom31415 googlemail.com >
从内部引用(R,回车引用(“proDA”)
):
安装这个包,开始R(版本“4.0”)并输入:
如果(!requireNamespace (“BiocManager”,悄悄地= TRUE)) install.packages (“BiocManager”) BiocManager::安装(“proDA”)
R的旧版本,请参考适当的Bioconductor释放。
查看文档的版本这个包安装在您的系统,开始R和输入:
browseVignettes (“proDA”)
HTML | R脚本 | 数据导入 |
HTML | R脚本 | 介绍 |
参考手册 | ||
文本 | 新闻 |
biocViews | 贝叶斯,DifferentialExpression,MassSpectrometry,归一化,蛋白质组学,质量控制,回归,软件 |
版本 | 1.2.0 |
Bioconductor自 | BioC 3.10 (r - 3.6)(1年) |
许可证 | GPL-3 |
取决于 | |
进口 | 统计,跑龙套、方法BiocGenerics,SummarizedExperiment,S4Vectors,extraDistr |
链接 | |
建议 | testthat(> =魅惑,MSnbase,dplyr,stringr,readr,tidyr,宠物猫,limma,部,numDeriv,pheatmap,knitr,rmarkdown |
SystemRequirements | |
增强了 | |
URL | https://github.com/const-ae/proDA |
BugReports | https://github.com/const-ae/proDA/issues |
取决于我 | |
进口我 | |
建议我 | |
我的链接 | |
构建报告 |
遵循bob 体育网址 指示在R会话中使用这个包。
源包 | proDA_1.2.0.tar.gz |
Windows二进制 | proDA_1.2.0.zip |
macOS 10.13(高山脉) | proDA_1.2.0.tgz |
源库 | git克隆https://git.bioconductor.org/packages/proDA |
源库(开发人员访问) | git克隆git@git.bioconductor.org:包/ proDA |
包短Url | //www.anjoumacpherson.com/packages/proDA/ |
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