Bioconductor版本:版本(3.17)
DaMiRseq包提供了一个整洁的管道数据挖掘过程的识别转录生物标记物,利用二进制和多层次分类的目的。包接受任何类型的数据作为原始计数表,允许包括连续和阶乘发生与实验设置的变量。一系列的功能让用户清理过滤基因组特征和样本数据,调整数据通过识别和消除不必要的变异来源(即批次和混杂因素)和选择最好的预测建模。最后,整体学习“叠加”技术应用于构建一个健壮的分类模型。每一步都包含一个检查点,用户可以利用评估数据管理的影响,通过观察诊断情节,如集群和热图、RLE箱线图,MDS或者相关情节。
作者:Mattia Chiesa < Mattia。在cardiologicomonzino基。>,卢卡Piacentini <卢卡。在cardiologicomonzino.it piacentini >
维护人员:Mattia Chiesa < Mattia。基在cardiologicomonzino.it >
从内部引用(R,回车引用(“DaMiRseq”)
):
安装这个包,开始R(版本“4.3”)并输入:
如果(!要求(“BiocManager”,悄悄地= TRUE)) install.packages (“BiocManager”) BiocManager::安装(“DaMiRseq”)
R的旧版本,请参考适当的Bioconductor释放。
查看文档的版本这个包安装在您的系统,开始R和输入:
browseVignettes (“DaMiRseq”)
R脚本 | 数据挖掘RNA-seq数据:归一化、特征选择和分类——DaMiRseq包 | |
参考手册 | ||
文本 | 新闻 |
biocViews | 分类,ImmunoOncology,RNASeq,测序,软件 |
版本 | 2.12.0 |
Bioconductor自 | BioC 3.5 (r - 3.4)(6年) |
许可证 | GPL (> = 2) |
取决于 | R (> = 3.5.0),SummarizedExperiment,ggplot2 |
进口 | DESeq2,limma,EDASeqRColorBrewer,股东价值分析,pheatmap Hmisc FactoMineR、corrplot randomForest, e1071,插入符号,质量,lubridate, plsVarSel, kknn, FSelector,方法,属性,跑龙套,图形,grDevices, reshape2, ineq,手臂,请,RSNNS,刨边机,plyr |
链接 | |
建议 | BiocStyle、knitr testthat |
SystemRequirements | |
增强了 | |
URL | |
取决于我 | |
进口我 | 空对空导弹 |
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 | DaMiRseq_2.12.0.tar.gz |
Windows二进制 | DaMiRseq_2.12.0.zip |
macOS二进制(x86_64) | DaMiRseq_2.12.0.tgz |
macOS二进制(arm64) | DaMiRseq_2.12.0.tgz |
源库 | git克隆https://git.bioconductor.org/packages/DaMiRseq |
源库(开发人员访问) | git克隆git@git.bioconductor.org:包/ DaMiRseq |
Bioc包浏览器 | https://code.bioconductor.org/browse/DaMiRseq/ |
包短Url | //www.anjoumacpherson.com/packages/DaMiRseq/ |
包下载报告 | 下载数据 |