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DOI:10.18129 / B9.bioc.sva

替代变量分析

Bioconductor版本:Release (3.5)

sva包包含在高通量实验中去除批效应和其他不需要的变化的功能。具体来说，sva包包含用于识别和构建高维数据集的代理变量的函数。代理变量是直接从高维数据(如基因表达/RNA测序/甲基化/脑成像数据)构建的协变量，可用于后续分析，以调整未知的、未建模的或潜在的噪音源。sva包可用于以三种方式去除伪效应:(1)在高通量实验中识别和估计未知变异源的替代变量(Leek和Storey 2007 PLoS Genetics,2008 PNAS)，(2)使用ComBat直接去除已知的批效应(Johnson等人，2007生物统计学)和(3)使用已知的控制探针去除批效应(Leek 2014 biorXiv)。在差异表达分析中去除批效应和使用替代变量已被证明可以降低依赖性，稳定错误率估计，并提高可重复性，见(Leek和Storey 2007 PLoS Genetics, 2008 PNAS或Leek et al. 2011 Nat. Reviews Genetics)。

作者:Jeffrey T. Leek ， W. Evan Johnson ， Hilary S. Parker ， Elana J. Fertig ， Andrew E. Jaffe ， John D. Storey ，张玉清<张玉清。pkusms at gmail.com>， Leonardo Collado Torres

维护者:Jeffrey T. Leek ， John D. Storey ， W. Evan Johnson

安装

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文档

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PDF	R脚本	股东价值分析教程
PDF		参考手册

细节

biocViews	BatchEffect，微阵列，MultipleComparison，归一化，预处理，RNASeq，测序，软件，StatisticalMethod
版本	3.24.4
在Bioconductor	BioC 2.9 (R-2.14)(6年)
许可证	艺术- 2.0
取决于	R (>= 3.2)，mgcv，genefilter，BiocParallel
进口	matrixStats，统计，图形，utils，limma
链接
建议	pamr，bladderbatch，BiocStyle，zebrafishRNASeq，testthat
SystemRequirements
增强了
URL
全靠我	扫描。通用产品
进口我	分配，舞会礼服，BatchQC，冠军，魅力，crossmeta，DaMiRseq，debrowser，DeSousa2013，doppelgangR，边缘，ENmix，林肯，餐，PAA，触发
建议我	curatedBladderData，curatedCRCData，curatedOvarianData，哈曼，RnBeads，SomaticSignatures
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	sva_3.24.4.tar.gz
Windows二进制	sva_3.24.4.zip(32位和64位)
Mac OS X 10.11 (El Capitan)	sva_3.24.4.tgz
源库	Git克隆https://git.bioconductor.org/packages/sva
包短Url	//www.anjoumacpherson.com/packages/sva/
软件包下载报告	下载数据