这个包是3.9版本Bioconductor;的稳定,最新的发布版本,请参阅GlobalAncova。
Bioconductor版本:3.9
感兴趣的变量之间的关系(例如,两组)和全球模式的一组变量(如基因集)是全球野生测试通过。我们给下面的参数支持GlobalAncova方法:适当的正常化后,基因表达数据出现,而对称和离群值没有真正的问题,所以最小二乘应该相当强劲。ANCOVA交互产生饱和数据建模如不同意味着每组和基因。协变量调整可以帮助纠正可能选择偏见。残差方差同质性和不相关的无法预期。普通最小二乘法的应用给予公正的,但不再最优估计(Gauss-Markov-Aitken)。因此,使用经典的野生是不合适的,由于相关性。然而镜子偏离零假设检验统计量。结合一个排列方法,实证意义可以近似水平。另外,一个近似收益率渐近假定值。 The framework is generalized to groups of categorical variables or even mixed data by a likelihood ratio approach. Closed and hierarchical testing procedures are supported. This work was supported by the NGFN grant 01 GR 0459, BMBF, Germany and BMBF grant 01ZX1309B, Germany.
作者:美国Mansmann, r·迈斯特·m·胡默尔r . Scheufele s Knueppel的贡献
维护人员:曼胡默尔< m。无角的在dkfz.de >
从内部引用(R,回车引用(“GlobalAncova”)
):
安装这个包,开始R(版本“3.6”)并输入:
如果(!requireNamespace (“BiocManager”,悄悄地= TRUE)) install.packages (“BiocManager”) BiocManager::安装(“GlobalAncova”)
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R脚本 | GlobalAncova.pdf | |
R脚本 | GlobalAncovaDecomp.pdf | |
参考手册 | ||
文本 | 新闻 |
biocViews | DifferentialExpression,微阵列,OneChannel,通路,回归,软件 |
版本 | 4.2.0 |
Bioconductor自 | BioC 1.7 (r - 2.2)(14年) |
许可证 | GPL (> = 2) |
取决于 | 方法,corpcor,globaltest |
进口 | 注释,AnnotationDbi,Biobase,dendextend,GSEABase,VGAM |
链接 | |
建议 | GO.db,KEGG.db,golubEsets,hu6800.db,vsn,Rgraphviz |
SystemRequirements | |
增强了 | |
URL | |
取决于我 | |
进口我 | |
建议我 | |
我的链接 | |
构建报告 |
遵循bob 体育网址 指示在R会话中使用这个包。
源包 | GlobalAncova_4.2.0.tar.gz |
Windows二进制 | GlobalAncova_4.2.0.zip |
Mac OS X 10.11(埃尔卡皮坦) | GlobalAncova_4.2.0.tgz |
源库 | git克隆https://git.bioconductor.org/packages/GlobalAncova |
源库(开发人员访问) | git克隆git@git.bioconductor.org:包/ GlobalAncova |
包短Url | //www.anjoumacpherson.com/packages/GlobalAncova/ |
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