Bioconductor版本:版本(3.17)
工具基于微阵列的微分表达式生物标志物的发现和新一代测序数据,利用有效的半参数估计的平均处理效应变量重要性的分析。估计和推断的(边际)平均治疗潜在生物标志物的影响计算目标最小通过估计,推断构造所有关节,稳定的生物标志物使用泛化的慢化使用的统计数据估计效率的影响函数。程序提供整体的使用机器学习讨厌的估计函数。
赫亚兹作者:尼玛(cre, aut cph]艾伦·哈伯德(aut,黑色)黑色范德朗,马克(aut),Weixin Cai(施)菲利普波瓦洛(施)
赫亚兹维护者:尼玛< nh nimahejazi.org >
从内部引用(R,回车引用(“biotmle”)
):
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(“biotmle”)
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 (“biotmle”)
HTML | R脚本 | 从一个暴露变量标志物 |
参考手册 | ||
文本 | 新闻 | |
文本 | 许可证 |
biocViews | DifferentialExpression,GeneExpression,ImmunoOncology,微阵列,RNASeq,回归,测序,软件 |
版本 | 1.24.0 |
Bioconductor自 | BioC 3.5 (r - 3.4)(6年) |
许可证 | 麻省理工学院+文件许可证 |
取决于 | R (> = 4.0) |
进口 | 属性、方法、dplyr宠物猫、ggplot2 ggsci,过热,为了,drtmle (> = 1.0.4),S4Vectors,BiocGenerics,BiocParallel,SummarizedExperiment,limma |
链接 | |
建议 | testthat、knitr rmarkdown,BiocStyle、手臂、地球、护林员、SuperLearner矩阵,DBI,biotmleData(> = 1.1.1) |
SystemRequirements | |
增强了 | |
URL | https://code.nimahejazi.org/biotmle |
BugReports | https://github.com/nhejazi/biotmle/issues |
取决于我 | |
进口我 | |
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 | biotmle_1.24.0.tar.gz |
Windows二进制 | biotmle_1.24.0.zip |
macOS二进制(x86_64) | biotmle_1.24.0.tgz |
macOS二进制(arm64) | biotmle_1.23.0.tgz |
源库 | git克隆https://git.bioconductor.org/packages/biotmle |
源库(开发人员访问) | git克隆git@git.bioconductor.org:包/ biotmle |
Bioc包浏览器 | https://code.bioconductor.org/browse/biotmle/ |
包短Url | //www.anjoumacpherson.com/packages/biotmle/ |
包下载报告 | 下载数据 |