POMA

DOI:10.18129 / B9.bioc.POMA

这个包是3.16版本Bioconductor;的稳定,最新的发布版本,请参阅POMA。

组学数据分析的工具

Bioconductor版本:3.16

可再生的和易于使用的工具包可视化、预处理、探索,和组学数据集的统计分析。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。这个包有一个闪亮的应用版本叫做POMAShiny实现所有POMA功能。见https://github.com/pcastellanoescuder/POMAShiny。看到Castellano-Escuder P, Gonzalez-Dominguez R, Carmona-Pontaque F, et al。(2021) 为更多的细节。

作者:波尔Castellano-Escuder (aut (cre)

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

安装

安装这个包,开始R(版本“4.2”)并输入:

如果(!要求(“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	BatchEffect,分类,聚类,DecisionTree,DimensionReduction,MultidimensionalScaling,归一化,预处理,PrincipalComponent,RNASeq,回归,软件,StatisticalMethod,可视化
版本	1.8.0
Bioconductor自	BioC 3.12 (r - 4.0)(2.5年)
许可证	GPL-3
取决于	R (> = 4.0)
进口	扫帚、插入符号ComplexHeatmapdbscan dplyr,DESeq2,ggrepel ggplot2 glasso (> = 1.11), glmnet,嫁祸于,limmamagrittr,mixOmicsrandomForest,RankProdrmarkdown (> = 3.14),SummarizedExperiment宠物猫,tidyr uwot,素食主义者
链接
建议	BiocStyle,ggraph covr knitr,东拼西凑,阴谋,tidyverse, testthat 2.3.2 (> =)
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_1.8.0.tar.gz
Windows二进制	POMA_1.8.0.zip
macOS二进制(x86_64)	POMA_1.8.0.tgz
macOS二进制(arm64)	POMA_1.8.0.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
Bioc包浏览器	https://code.bioconductor.org/browse/POMA/
包短Url	//www.anjoumacpherson.com/packages/POMA/
包下载报告	下载数据