POMA

DOI:10.18129 / B9.bioc.POMA

这个包是3.13版本Bioconductor;的稳定,最新的发布版本,请参阅POMA

用户友好的工作流进行代谢组学和蛋白质组学数据分析

Bioconductor版本:3.13

一个结构化的、可再生的和易于使用的可视化工作流,预处理、探索性数据分析,代谢组学和蛋白质组学数据的统计分析。POMA的主要目的是使一个灵活的数据清洗和统计分析过程在一个可理解的和用户友好的R包。这个包还有一个闪亮的应用程序版本,实现所有POMA功能。见https://github.com/pcastellanoescuder/POMAShiny。

作者:波尔Castellano-Escuder (aut (cre)Cristina Andres-Lacueva (aut),亚历克斯Sanchez-Pla (aut)

维护人员:波尔Castellano-Escuder < polcaes gmail.com >

从内部引用(R,回车引用(“POMA”)):

安装

安装这个包,开始R(版本“4.1”)并输入:

如果(!requireNamespace (“BiocManager”,悄悄地= TRUE)) install.packages (“BiocManager”) BiocManager::安装(“POMA”)

R的旧版本,请参考适当的Bioconductor释放

文档

查看文档的版本这个包安装在您的系统,开始R和输入:

browseVignettes (“POMA”)

HTML R脚本 POMA EDA的例子
HTML R脚本 POMA归一化方法
HTML R脚本 POMA工作流
PDF 参考手册
文本 新闻

细节

biocViews MassSpectrometry,代谢组学,归一化,预处理,蛋白质组学,ReportWriting,软件,可视化
版本 1.2.0
Bioconductor自 BioC 3.12 (r - 4.0)(1年)
许可证 GPL-3
取决于 R (> = 4.0)
进口 扫帚,脱字符号,clisymbols,ComplexHeatmap,蜡笔,dplyr,e1071,ggcorrplot,ggplot2,ggraph,ggrepel,glasso(> = 1.11),glmnet,嫁祸于,knitr,limma,magrittr,mixOmics,MSnbase(> = 2.12),拼接而成,qpdf,randomForest,RankProd(> = 3.14),rmarkdown,宠物猫,tidyr,素食主义者
链接
建议 Biobase,BiocStyle,covr,情节,tidyverse,testthat2.3.2 (> =)
SystemRequirements
增强了
URL https://github.com/pcastellanoescuder/POMA
BugReports https://github.com/pcastellanoescuder/POMA/issues
取决于我
进口我
建议我 fobitools
我的链接
构建报告

包档案

遵循bob 体育网址 指示在R会话中使用这个包。

源包 POMA_1.2.0.tar.gz
Windows二进制 POMA_1.2.0.zip
macOS 10.13(高山脉) POMA_1.2.0.tgz
源库 git克隆https://git.bioconductor.org/packages/POMA
源库(开发人员访问) git克隆git@git.bioconductor.org:包/ POMA
包短Url //www.anjoumacpherson.com/packages/POMA/
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