此包适用于Bioconductor 3.12版本;有关稳定的最新发布版本,请参见glmSparseNet.
Bioconductor版本:3.12
glmSparseNet是一个r包,当特征(例如基因)具有图结构(例如蛋白质-蛋白质相互作用)时,它通过包含基于网络的正则器来推广稀疏回归模型。glmSparseNet使用glmnet r包,包括网络的中心性度量作为正则化中的惩罚权重。当前版本实现了基于节点度的正则化,即其相关边的强度和/或数量,通过在解决方案中提升集线器或在解决方案中提升孤儿基因。支持所有glmnet分布族,即“高斯”、“泊松”、“二项”、“多项”、“考克斯”和“m高斯”。
作者:André Veríssimo [aut, cre], Susana Vinga [aut], Eunice Carrasquinha [ctb], Marta Lopes [ctb]
维护人员:André Veríssimo
引文(从R内,输入引用(“glmSparseNet”)
):
要安装此包,请启动R(版本“4.0”)并输入:
如果(!requireNamespace("BiocManager", quiet = TRUE) install.packages("BiocManager") BiocManager::install("glmSparseNet")
对于R的旧版本,请参考相应的Bioconductor释放.
要查看系统中安装的此包版本的文档,请启动R并输入:
browseVignettes(“glmSparseNet”)
超文本标记语言 | R脚本 | 乳房生存数据集使用网络从STRING DB |
超文本标记语言 | R脚本 | 分类举例——乳腺浸润性癌 |
超文本标记语言 | R脚本 | 生存数据的例子——乳腺浸润性癌 |
超文本标记语言 | R脚本 | 生存数据示例——前列腺腺癌 |
超文本标记语言 | R脚本 | 生存数据的例子——皮肤黑色素瘤 |
参考手册 | ||
文本 | 新闻 |
biocViews | 分类,DimensionReduction,GraphAndNetwork,网络,回归,软件,StatisticalMethod,生存 |
版本 | 1.8.1 |
在Bioconductor | BioC 3.8 (R-3.5)(2.5年) |
许可证 | GPL (> = 3) |
取决于 | R (>= 3.5),矩阵,MultiAssayExperiment,glmnet |
进口 | SummarizedExperiment,STRINGdb,biomaRt,futile.logger,sparsebn,sparsebnUtils,forcats,dplyr,readr,ggplot2,survminer,reshape2统计数据,stringr,rlang,并行,方法,loose.rock(> = 1.0.12) |
链接 | |
建议 | testthat,knitr,rmarkdown,生存,survcomp,pROC,维恩图,BiocStyle,curatedTCGAData,TCGAutils |
SystemRequirements | |
增强了 | |
URL | https://www.github.com/sysbiomed/glmSparseNet |
BugReports | https://www.github.com/sysbiomed/glmSparseNet/issues |
全靠我 | |
进口我 | |
建议我 | |
链接到我 | |
构建报告 |
遵循bob 体育网址 在R会话中使用此包的说明。
源包 | glmSparseNet_1.8.1.tar.gz |
Windows二进制 | glmSparseNet_1.8.1.zip |
macOS 10.13 (High Sierra) | glmSparseNet_1.8.1.tgz |
源库 | git克隆https://git.bioconductor.org/packages/glmSparseNet |
源存储库(开发人员访问) | git克隆git@git.bioconductor.org:packages/glmSparseNet |
包短Url | //www.anjoumacpherson.com/packages/glmSparseNet/ |
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