MatrixQCvis

DOI:10.18129 / B9.bioc.MatrixQCvis

基于shino的组学数据交互式数据质量探索

Bioconductor版本:发行版(3.16)

数据质量评估是准备数据分析的重要组成部分，以确保生物信息检索的准确性。我们在这里介绍了MatrixQCvis包，它在每个样本和每个特征级别上提供基于闪亮的交互式数据质量度量可视化。它广泛适用于矩阵格式的定量组学数据类型(特征x样本)。它能够检测数据集中的低质量样本、漂移、异常值和批处理效应。可视化包括(计数/强度)值的条形图和小提琴图，平均值与标准差图，MA图，经验累积分布函数(ECDF)图，样本之间距离的可视化，以及多种类型的降维图。此外，MatrixQCvis允许基于limma(调节t检验)和proDA (Wald检验)包进行差异表达分析。MatrixQCvis建立在流行的Bioconductor summarizeexperimental S4类的基础上，因此可以方便地集成到现有的工作流中。该包特别针对代谢组学和蛋白质组学质谱数据量身定制，但也允许评估可以在summarizeexperiment对象中表示的其他数据类型的数据质量。

作者:Thomas Naake [aut, cre]沃尔夫冈·胡贝尔[aut]

维护人员:Thomas Naake

安装

要安装此包，启动R(版本“4.2”)并输入:

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

对于较老版本的R，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，请从R开始并输入:

browseVignettes(“MatrixQCvis”)

超文本标记语言	R脚本	基于shine的组学数据交互数据质量探索
PDF		参考手册
文本		新闻

细节

biocViews	DimensionReduction，GUI，代谢组学，蛋白质组学，质量控制，ShinyApps，软件，转录组，可视化
版本	1.6.0
Bioconductor自	BioC 3.13 (R-4.1)(1.5年)
许可证	GPL (> = 3)
取决于	SummarizedExperiment(> = 1.20.0),情节(> = 4.9.3),闪亮的(> = 1.6.0)
进口	ComplexHeatmap(> = 2.7.9),dplyr(> = 1.0.5),ggplot2(>= 3.3.3)， grDevices (>= 4.1.0)，Hmisc(4.5 > = 0),htmlwidgets(> = 1.5.3)更正,嫁祸于(> = 1.65.0),imputeLCMD(> = 2.0),limma(> = 3.47.12),质量(>= 7.3-58.1)，pcaMethods(> = 1.83.0),proDA(> = 1.5.0),rlang(> = 0.4.10),rmarkdown(> = 2.7),Rtsne(> = 0.15),shinydashboard(> =是0.7.1),shinyhelper(> = 0.3.2),shinyjs(>= 2.0.0)， stats (>= 4.1.0)，宠物猫(> = 3.1.1),tidyr(> = 1.1.3),umap(> = 0.2.7.0),UpSetR(> = 1.4.0),vsn(> = 3.59.1)
链接
建议	BiocGenerics(> = 0.37.4),BiocStyle(> = 2.19.2),hexbin(> = 1.28.2),knitr(> = 1.33),testthat(> = 3.0.2)
SystemRequirements
增强了
URL
取决于我
进口我
建议我
我的链接
构建报告

包档案

遵循bob 体育网址 在R会话中使用这个包的说明。

源包	MatrixQCvis_1.6.0.tar.gz
Windows二进制	MatrixQCvis_1.6.0.zip
macOS二进制(x86_64)	MatrixQCvis_1.6.0.tgz
macOS二进制(arm64)	MatrixQCvis_1.5.7.tgz
源库	git克隆https://git.bioconductor.org/packages/MatrixQCvis
源存储库(开发人员访问)	git克隆git@git.bioconductor.org:包/ MatrixQCvis
包短Url	//www.anjoumacpherson.com/packages/MatrixQCvis/
包下载报告	下载数据