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DOI:10.18129 / B9.bioc.EMDomics

基因组学数据差分分析的地球移动距离

Bioconductor版本:Release (3.5)

EMDomics算法用于执行有监督的多类分析，以测量组间观察到的连续基因组数据的量级和统计显著性。通常数据将是基于阵列或基于序列的实验的基因表达值，但也可以分析来自其他类型实验的数据(例如拷贝数变化)。传统的方法如微阵列显著性分析(SAM)和微阵列数据线性模型(LIMMA)使用基于分布的汇总统计数据(平均值和标准差)的显著性检验。这种方法缺乏识别组间表达差异的能力，表明组内异质性较高。相反，地球移动器距离(EMD)算法计算将一个分布转换为另一个分布所需的“功”，从而提供了两个分布之间整体形状差异的度量。样本标签的排列用于为观察到的EMD评分生成q值。这个包还包含了Komolgorov-Smirnov (K-S)检验和Cramer von Mises检验(CVM)，它们都是常见的分布比较检验。

作者:Sadhika Malladi [aut, cre]， Daniel Schmolze [aut, cre]， Andrew Beck [aut]， Sheida Nabavi [aut]

维护者:Sadhika Malladi 和Daniel Schmolze

安装

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文档

超文本标记语言	R脚本	EMDomics装饰图案
PDF		参考手册
文本		新闻
文本		许可证

细节

biocViews	DifferentialExpression，GeneExpression，微阵列，软件
版本	2.6.0
在Bioconductor	BioC 3.1 (R-3.2)(2.5年)
许可证	MIT +文件许可
取决于	R (>= 3.2.1)
进口	emdist，BiocParallel，matrixStats，ggplot2，CDFt，preprocessCore
链接
建议	knitr
SystemRequirements
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构建报告

包档案

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源包	EMDomics_2.6.0.tar.gz
Windows二进制	EMDomics_2.6.0.zip
Mac OS X 10.11 (El Capitan)	EMDomics_2.6.0.tgz
源库	git克隆https://git.bioconductor.org/packages/EMDomics
包短Url	//www.anjoumacpherson.com/packages/EMDomics/
软件包下载报告	下载数据