pathwayPCA

DOI:10.18129 / B9.bioc.pathwayPCA

这个包是3.9版本Bioconductor;的稳定,最新的发布版本,请参阅pathwayPCA。

综合路径分析与现代PCA方法和基因的选择

Bioconductor版本:3.9

应用监督主成分分析和自适应,Elastic-Net稀疏主成分分析方法从每个路径提取主成分。使用这些途径——特定的主成分作为应对每个通路相关的设计矩阵。回归模型适合统计假定值,并调整这些值错误发现率。返回一个数据帧通路的假定值调整排序。这个包有相应的小插曲主办的“用户指南”页面 和网站发展信息 。

作者:加布里埃尔奥多姆(aut (cre),詹姆斯禁令(aut) Lizhong刘(aut),莉莉王(aut),史蒂芬·陈(aut)

维护人员:加布里埃尔奥多姆<加布里埃尔。奥多姆在med.miami.edu >

安装

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(“pathwayPCA”)

R的旧版本,请参考适当的Bioconductor释放。

文档

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细节

biocViews	CellBiology,分类,CopyNumberVariation,DNAMethylation,DimensionReduction,表观遗传学,FeatureExtraction,FunctionalGenomics,GeneExpression,GenePrediction,GeneSetEnrichment,GeneSignaling,GeneTarget,遗传学,GenomeWideAssociation,GenomicVariation,Lipidomics,代谢组学,MultipleComparison,通路,PrincipalComponent,蛋白质组学,回归,单核苷酸多态性,软件,生存,SystemsBiology,转录,转录组
版本	1.0.0
Bioconductor自	BioC 3.9 (r - 3.6)(< 6个月)
许可证	GPL-3
取决于	R (> = 3.6)
进口	拉尔斯、方法、并行数据,生存,跑龙套
链接
建议	气道,circlizegrDevices,knitr,RCurl,reshape2,rmarkdown,SummarizedExperiment,survminer,testthat,tidyverse
SystemRequirements
增强了
URL	https://gabrielodom.github.io/pathwayPCA/;https://github.com/gabrielodom/pathwayPCA
BugReports	https://github.com/gabrielodom/pathwayPCA/issues
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包档案

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源包	pathwayPCA_1.0.0.tar.gz
Windows二进制	pathwayPCA_1.0.0.zip
Mac OS X 10.11(埃尔卡皮坦)	pathwayPCA_1.0.0.tgz
源库	git克隆https://git.bioconductor.org/packages/pathwayPCA
源库(开发人员访问)	git克隆git@git.bioconductor.org:包/ pathwayPCA
包短Url	//www.anjoumacpherson.com/packages/pathwayPCA/
包下载报告	下载数据