此包适用于Bioconductor 3.12版本;有关稳定的最新发布版本,请参见pmp.
Bioconductor版本:3.12
代谢组学数据集(即峰值矩阵)的(预)处理方法和工具,包括滤波、归一化、缺失值imputation、缩放、信号漂移和批量效应校正方法。过滤方法基于:缺失值的比例(跨样本或特征);由质量控制(QC)样品计算的相对标准偏差(RSD);空白样品。归一化方法包括概率商归一化(PQN)和总信号强度归一化。还提供了几种常用的缺失值估算算法的统一用户界面。支持的方法有:k-最近邻(knn),随机森林(rf),贝叶斯PCA缺失值估计器(bpca),给定特征的平均值或中值和恒定的小值。广义对数(glog)变换算法可用于稳定低强度和高强度质谱特征的方差。最后,该包提供了用于信号漂移和基于质谱数据集的批量效应校正的质量控制-鲁棒样条校正(QCRSC)算法的实现。
作者:Andris Jankevics和Ralf Johannes Maria Weber
引文(从R内,输入引用(pmp)
):
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("pmp")
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browseVignettes (pmp)
超文本标记语言 | R脚本 | 代谢组学数据集的峰值矩阵处理 |
超文本标记语言 | R脚本 | 信号漂移和批量效应校正及质谱质量评估 |
超文本标记语言 | R脚本 | 质谱信号漂移和批量效应校正 |
参考手册 | ||
文本 | 新闻 |
biocViews | BatchEffect,MassSpectrometry,代谢组学,质量控制,软件 |
版本 | 1.2.1 " |
在Bioconductor | BioC 3.11 (R-4.0)(1年) |
许可证 | GPL-3 |
取决于 | R (>= 4.0) |
进口 | 统计数据,嫁祸于,pcaMethods,missForest,ggplot2、方法、SummarizedExperiment,S4Vectors,matrixStatsgrDevices,reshape2,跑龙套 |
链接 | |
建议 | testthat,covr,knitr,rmarkdown,BiocStyle,gridExtra,魔法 |
SystemRequirements | |
增强了 | |
URL | |
全靠我 | |
进口我 | |
建议我 | structToolbox |
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 | pmp_1.2.1.tar.gz |
Windows二进制 | pmp_1.2.1.zip |
macOS 10.13 (High Sierra) | pmp_1.2.1.tgz |
源库 | Git克隆https://git.bioconductor.org/packages/pmp |
源存储库(开发人员访问) | Git克隆git@git.bioconductor.org:packages/pmp |
包短Url | //www.anjoumacpherson.com/packages/pmp/ |
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