Biotmle
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doi：10.18129/b9.bioc.biotmle
具有调节统计数据的生物标志物发现的目标学习
生物导体版本：版本（3.6）
该软件包促进了从生物测序数据（例如，微阵列，RNA-SEQ）发现的生物标志物，基于潜在的生物标志物与暴露和结果变量的关联，通过实施估计过程，该过程结合了将调度统计学与渐近线性统计参数估计的概括的估计过程结合在一起通过目标最小损失估计（TMLE）。
作者：Nima Hejazi [AUT，CRE，CPH]，Alan Hubbard [AUT]，Weixin Cai [CTB]
维护者：berkeley.edu>的Nima Hejazi
引用（从r内，输入引用（“ Biotmle”））：
安装
要安装此软件包，请启动R并输入：
##尝试http：//如果不支持https：// url不支持源（“ //www.anjoumacpherson.com/bioclite.r”）bioclite（“ biotmle”）
文档
| html | R脚本 | 从曝光变量中识别生物标志物 |
| html | R脚本 | 处理和分析RNA-seq数据 |
| 参考手册 | ||
| 文本 | 消息 | |
| 文本 | 执照 |
细节
| 生物浏览 | 差异性，，，，基因表达，，，，微阵列，，，，rnaseq，，，，测序，，，，软件 |
| 版本 | 1.3.0 |
| 在生物导体中 | Bioc 3.5（R-3.4）（1年） |
| 执照 | 文件许可证 |
| 要看 | R（> = 3.4） |
| 进口 | dplyr，，，，马格里特，，，，GGPLOT2，，，，过热，，，，韦桑森，，，，dofuture，，，，未来，统计矩阵， 方法，DBI，，，，林玛，，，，生物比较，，，，总结性特征，，，，Biotmledata（> = 1.1.1），Superlearner，，，，TMLE |
| 链接 | |
| 建议 | 测试，，，，尼特，，，，rmarkDown，，，，生物使用 |
| 系统要求 | |
| 增强 | |
| URL | https://github.com/nhejazi/biotmle |
| BugReports | https://github.com/nhejazi/biotmle/issues |
| 取决于我 | |
| 进口我 | |
| 建议我 | |
| 构建报告 |
包装档案
跟随bob 体育网址 在R会话中使用此软件包的说明。
| 源包 | biotmle_1.3.0.tar.gz |
| Windows二进制 | biotmle_1.3.0.zip |
| Mac OS X 10.11（El Capitan） | biotmle_1.3.0.tgz |
| 源存储库 | git克隆https://git.bioconductor.org/packages/biotmle |
| 包装短URL | //www.anjoumacpherson.com/packages/biotmle/ |
| 软件包下载报告 | 下载统计 |
| Bioc 3.6的旧源软件包 | 来源存档 |
