MOFA2

DOI:10.18129 / B9.bioc.MOFA2

多组学因子分析v2

Bioconductor版本:发行版(3.16)

MOFA2包包含一系列用于训练和分析多组因子分析(MOFA)的工具。MOFA是一个概率因子模型，旨在从包含多个组学层和/或样本组的数据集中确定变化的主轴。可以使用作为MOFA2一部分的MEFISTO框架来合并样本的其他时间或空间信息。下游分析功能，检查分子特征背后的每个因素，可视化，imputation等可用。

作者:Ricard Argelaguet [aut, cre]——达米安·阿诺[au]， Danila Bredikhin [au]——布雷塔·维尔滕[au]

维护者:Ricard Argelaguet < Ricard。Argelaguet在gmail.com>

安装

要安装这个包，启动R(版本“4.2”)并输入:

如果(!require("BiocManager"， quiet = TRUE)) install.packages("BiocManager")

对于R的旧版本，请参考相应的Bioconductor释放．

文档

要查看系统中安装的此包版本的文档，请启动R并输入:

browseVignettes(“MOFA2”)

超文本标记语言	R脚本	下游分析:概述
超文本标记语言	R脚本	模拟数据上的MEFISTO(时态)
超文本标记语言	R脚本	MOFA2:如何用R训练模型
PDF		参考手册
文本		许可证

细节

biocViews	贝叶斯，DimensionReduction，软件，可视化
版本	1.8.0
在Bioconductor	BioC 3.12 (R-4.0)(2年)
许可证	文件许可证
取决于	R (>= 4.0)
进口	rhdf5，dplyr，tidyr，reshape2，pheatmap，ggplot2、方法、RColorBrewer，cowplot，ggrepel，网状，HDF5Array， grDevices, stats，magrittr，forcats跑龙套,corrplot，DelayedArray，Rtsne，uwot，蛇怪，stringi
链接
建议	knitr，testthat，修拉，ggpubr，foreach，心理，MultiAssayExperiment，SummarizedExperiment，SingleCellExperiment，ggrastr，mvtnorm，GGally，rmarkdown，data.table，tidyverse，BiocStyle，矩阵，减价
SystemRequirements	Python (>=3)， numpy, pandas, h5py, scipy, argparse, sklearn, mofapy2
增强了
URL	https://biofam.github.io/MOFA2/index.html
BugReports	https://github.com/bioFAM/MOFA2
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进口我
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构建报告

包档案

遵循bob 体育网址 在R会话中使用此包的说明。

源包	MOFA2_1.8.0.tar.gz
Windows二进制	MOFA2_1.8.0.zip
macOS二进制文件(x86_64)	MOFA2_1.8.0.tgz
macOS二进制文件(arm64)	MOFA2_1.8.0.tgz
源库	git克隆https://git.bioconductor.org/packages/MOFA2
源存储库(开发人员访问)	git克隆git@git.bioconductor.org:packages/MOFA2
生物包浏览器	https://code.bioconductor.org/browse/MOFA2/
包短Url	//www.anjoumacpherson.com/packages/MOFA2/
软件包下载报告	下载数据