这是发展MOFA2版本;稳定版请参见MOFA2.
Bioconductor版本:开发(3.17)
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>
引文(从R内,输入引用(“MOFA2”)
):
要安装此包,请启动R(版本“4.3”)并输入:
如果(!require("BiocManager", quiet = TRUE)) install.packages("BiocManager") #初始化使用Bioc devel BiocManager::install(version='devel') BiocManager::install("MOFA2")
对于R的旧版本,请参考相应的Bioconductor释放.
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 |
参考手册 | ||
文本 | 许可证 |
biocViews | 贝叶斯,DimensionReduction,软件,可视化 |
版本 | 1.9.0 |
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 |
全靠我 | |
进口我 | |
建议我 | |
链接到我 | |
构建报告 |
遵循bob 体育网址 在R会话中使用此包的说明。
源包 | MOFA2_1.9.0.tar.gz |
Windows二进制 | MOFA2_1.9.0.zip |
macOS二进制文件(x86_64) | MOFA2_1.9.0.tgz |
macOS二进制文件(arm64) | MOFA2_1.9.0.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/ |
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