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亚瑟士
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DOI:10.18129 / B9.bioc.ASICS
复杂光谱中的自动统计识别
Bioconductor版本:发行版(3.16)
使用一组纯代谢物参考光谱，ASICS可以量化复杂光谱中的代谢物浓度。代谢物的识别是通过将混合模型拟合到具有稀疏惩罚的光谱库中进行的。Tardivel et al.(2017)描述了该方法及其统计特性。
作者:Gaëlle Lefort [aut, cre]， Rémi Servien [aut]， Patrick Tardivel [aut]， Nathalie Vialaneix [aut]
维护者:Gaëlle Lefort
引文(从R内，输入引用(asic))：
安装
要安装这个包，启动R(版本“4.2”)并输入:
如果(!require("BiocManager"， quiet = TRUE)) install.packages("BiocManager")
对于R的旧版本，请参考相应的Bioconductor释放．
文档
要查看系统中安装的此包版本的文档，请启动R并输入:
browseVignettes (asic)
| 超文本标记语言 | R脚本 | 亚瑟士 |
| 超文本标记语言 | R脚本 | 亚瑟士 |
| 参考手册 | ||
| 文本 | 新闻 |
细节
| biocViews | Cheminformatics，DataImport，代谢组学，软件 |
| 版本 | 2.14.0 |
| 在Bioconductor | BioC 3.7 (R-3.5)(4.5年) |
| 许可证 | GPL (>= 2) |
| 取决于 | R (>= 3.5) |
| 进口 | BiocParallel，ggplot2，glmnetgrDevices,gridExtra、方法、mvtnorm，PepsNMR，plyr，quadprog，ropls统计数据,SummarizedExperiment跑龙套,矩阵，动物园 |
| 链接 | |
| 建议 | knitr，rmarkdown，BiocStyle，testthat，ASICSdata |
| SystemRequirements | |
| 增强了 | |
| URL | |
| 全靠我 | |
| 进口我 | |
| 建议我 | |
| 链接到我 | |
| 构建报告 |
包档案
遵循bob 体育网址 在R会话中使用此包的说明。
| 源包 | ASICS_2.14.0.tar.gz |
| Windows二进制 | ASICS_2.14.0.zip |
| macOS二进制文件(x86_64) | ASICS_2.14.0.tgz |
| macOS二进制文件(arm64) | ASICS_2.14.0.tgz |
| 源库 | git克隆https://git.bioconductor.org/packages/ASICS |
| 源存储库(开发人员访问) | git克隆git@git.bioconductor.org:packages/ASICS |
| 生物包浏览器 | https://code.bioconductor.org/browse/ASICS/ |
| 包短Url | //www.anjoumacpherson.com/packages/ASICS/ |
| 软件包下载报告 | 下载数据 |
