pathwayPCA

DOI:10.18129 / B9.bioc.pathwayPCA

此包适用于Bioconductor 3.12版本;有关稳定的最新发布版本，请参见pathwayPCA．

综合路径分析与现代主成分分析法及基因选择

Bioconductor版本:3.12

pathwayPCA是一种综合分析工具，它实现了Chen等人(2008)、Chen等人(2010)和Chen(2011)描述的基于主成分分析(PCA)的路径分析方法。pathwayPCA允许用户:(1)测试与二元、连续或存活表型的通路关联。(2)利用SuperPCA和AES-PCA方法提取通路中的相关基因。(3)根据选择的基因计算主成分(PCs)。这些估计的潜在变量代表了个体受试者的通路活动，然后可用于进行综合通路分析，如多组学分析。(4)提取驱动通路显著性的相关基因以及这些相关基因对应的数据，进行进一步的深入分析。(5)利用并行计算提高计算效率，利用s4类数据对象提高数据安全性。(6)分析具有复杂实验设计、多协变量和相互作用效应的研究，例如，测试与临床表型的通路关联在男性和女性受试者之间是否不同。引文:Chen et al. (2008) ；Chen et al. (2010) ；和陈(2011) ．

作者:Gabriel Odom [aut, cre]， James Ban [aut]，刘立中[aut]， Lily Wang [aut]， Steven Chen [aut]

维护者:Gabriel Odom < Gabriel。奥多姆在med.miami.edu>

安装

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")::install("pathwayPCA")

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文档

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browseVignettes(“pathwayPCA”)

超文本标记语言	R脚本	基于路径主成分分析的综合路径分析
超文本标记语言	R脚本	5。1。快速入门指南
超文本标记语言	R脚本	增刊。2。导入数据
超文本标记语言	R脚本	增刊。3。创建数据对象
超文本标记语言	R脚本	5。4。测试途径意义
超文本标记语言	R脚本	5。5。结果可视化
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文本		新闻

细节

biocViews	CellBiology，分类，CopyNumberVariation，DNAMethylation，DimensionReduction，表观遗传学，FeatureExtraction，FunctionalGenomics，GeneExpression，GenePrediction，GeneSetEnrichment，GeneSignaling，GeneTarget，遗传学，GenomeWideAssociation，GenomicVariation，Lipidomics，代谢组学，MultipleComparison，通路，PrincipalComponent，蛋白质组学，回归，单核苷酸多态性，软件，生存，SystemsBiology，转录，转录组
版本	1.6.3
在Bioconductor	BioC 3.9 (R-3.6)(2年)
许可证	GPL-3
取决于	R (>= 3.1)
进口	拉尔斯，方法，并行，统计，生存,跑龙套
链接
建议	气道，circlizegrDevices,knitr，RCurl，reshape2，rmarkdown，SummarizedExperiment，survminer，testthat，tidyverse
SystemRequirements
增强了
URL
BugReports	https://github.com/gabrielodom/pathwayPCA/issues
全靠我
进口我	fcoex
建议我
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包档案

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源包	pathwayPCA_1.6.3.tar.gz
Windows二进制	pathwayPCA_1.6.3.zip
macOS 10.13 (High Sierra)	pathwayPCA_1.6.3.tgz
源库	git克隆https://git.bioconductor.org/packages/pathwayPCA
源存储库(开发人员访问)	git克隆git@git.bioconductor.org:packages/pathwayPCA
包短Url	//www.anjoumacpherson.com/packages/pathwayPCA/
软件包下载报告	下载数据