Bioconductor版本:版本(3.17)
OMICsPCA分析管道设计整合多组学实验在不同的主题(例如细胞系,个人),治疗(如疾病/控制)或时间点,分析集成数据从各种不同的角度和观点。在它的核心OMICsPCA使用主成分分析(PCA)集成来自各种来源,因此multiomics实验数据的能力不足问题通过使用ingegrated数据作为代表。OMICsPCA可用于各种应用程序包括总体布局分析组学分析在不同样本/个人/时间点;由用户定义的分组化验条件;识别来源的变异,分析之间的相似/不同,变量或个人。
作者:Subhadeep Das (aut (cre)博士Sucheta Tripathy(施)
维护人员:Subhadeep Das < subhadeep1024 gmail.com >
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):
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如果(!要求(“BiocManager”,悄悄地= TRUE)) install.packages (“BiocManager”) BiocManager::安装(“OMICsPCA”)
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查看文档的版本这个包安装在您的系统,开始R和输入:
browseVignettes (“OMICsPCA”)
HTML | R脚本 | OMICsPCA |
参考手册 | ||
文本 | 新闻 |
biocViews | BiologicalQuestion,BiomedicalInformatics,聚类,DataRepresentation,DimensionReduction,表观遗传学,EpigeneticsWorkflow,FunctionalGenomics,GUI,GeneticVariability,ImmunoOncology,MultipleComparison,PrincipalComponent,SingleCell,软件,转录,可视化,工作流 |
版本 | 1.18.0 |
Bioconductor自 | BioC 3.8 (r - 3.5)(4.5年) |
许可证 | GPL-3 |
取决于 | R (> = 3.5.0),OMICsPCAdata |
进口 | HelloRangesfpc,统计数据,MultiAssayExperimentpdftools,方法、grDevices跑龙套,clValid, NbClust, cowplot, rmarkdown, kableExtra,rtracklayer,IRanges,GenomeInfoDb,ggplot2 reshape2 factoextra、rgl corrplot,质量,图形,FactoMineR, PerformanceAnalytics tidyr,数据。表,集群,魔法 |
链接 | |
建议 | RUnit knitr,BiocGenerics |
SystemRequirements | |
增强了 | |
URL | |
取决于我 | |
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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 | OMICsPCA_1.18.0.tar.gz |
Windows二进制 | OMICsPCA_1.18.0.zip |
macOS二进制(x86_64) | OMICsPCA_1.18.0.tgz |
macOS二进制(arm64) | OMICsPCA_1.18.0.tgz |
源库 | git克隆https://git.bioconductor.org/packages/OMICsPCA |
源库(开发人员访问) | git克隆git@git.bioconductor.org:包/ OMICsPCA |
Bioc包浏览器 | https://code.bioconductor.org/browse/OMICsPCA/ |
包短Url | //www.anjoumacpherson.com/packages/OMICsPCA/ |
包下载报告 | 下载数据 |