这个包适用于Bioconductor 3.8版;有关稳定的最新发布版本,请参见PAA.
Bioconductor版本:3.8
PAA导入单色(蛋白质)微阵列数据,该数据已保存在gpr文件格式-特别是ProtoArray数据。预处理(背景校正、批过滤、归一化)后,进行单变量特征预选(例如,使用“最小M统计量”方法-以下简称“mm”)。随后,进行多元特征选择以发现候选生物标志物。因此,可以使用基于频率的向后消除方法或集成特征选择。PAA提供了一个完整的分析工具工具箱,包括用于结果检查和评估的几种不同的图。
作者:Michael Turewicz [aut, cre], Martin Eisenacher [ctb, cre]
维护者:Michael Turewicz < Michael。tuturewicz at rub.de>, Martin Eisenacher < Martin。Eisenacher在rub.de>
引文(从R内,输入引用(PAA)
):
要安装这个包,启动R (version "3.5")并输入:
如果(!requireNamespace("BiocManager", quiet = TRUE) install.packages("BiocManager") BiocManager::install("PAA")
对于R的旧版本,请参考相应的Bioconductor释放.
要查看系统中安装的此包版本的文档,请启动R并输入:
browseVignettes (PAA)
R脚本 | PAA教程 | |
PAA_1.7.1.pdf | ||
参考手册 | ||
文本 | 自述 | |
文本 | 新闻 | |
文本 | 许可证 |
biocViews | 分类,微阵列,OneChannel,蛋白质组学,软件 |
版本 | 1.16.0 |
在Bioconductor | BioC 3.0 (R-3.1)(4.5年) |
许可证 | BSD_3_clause + file LICENSE |
取决于 | R (>= 3.2.0),Rcpp(> = 0.11.6) |
进口 | e1071,gplots,gtools,limma,质量,mRMRe,randomForest,ROCR,股东价值分析 |
链接 | Rcpp |
建议 | BiocStyle,RUnit,BiocGenerics,vsn |
SystemRequirements | c++软件包随机丛林 |
增强了 | |
URL | http://www.ruhr-uni-bochum.de/mpc/software/PAA/ |
全靠我 | |
进口我 | |
建议我 | |
链接到我 | |
构建报告 |
遵循bob 体育网址 在R会话中使用此包的说明。
源包 | PAA_1.16.0.tar.gz |
Windows二进制 | PAA_1.16.0.zip(32位和64位) |
Mac OS X 10.11 (El Capitan) | PAA_1.16.0.tgz |
源库 | git克隆https://git.bioconductor.org/packages/PAA |
源存储库(开发人员访问) | git克隆git@git.bioconductor.org:packages/PAA |
包短Url | //www.anjoumacpherson.com/packages/PAA/ |
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