这是发展MetNet版本;稳定的发布版本,请参阅MetNet。
Bioconductor版本:发展(3.17)
MetNet包含功能代谢网络拓扑推断从定量数据和高分辨率质量/电荷信息。使用统计模型(包括相关性、互信息、回归和贝叶斯统计数据)和定量数据特性(强度值)邻接矩阵是推断,可以结合一个共识矩阵。质量/电荷之间的质量差异计算值的特性将匹配的数据帧提供质量/电荷差异指转换酶的活动。第三步,两个级别的信息组合起来形成一个邻接矩阵推断从定量和结构信息。
作者:托马斯Naake (aut (cre) Liesa沙尔茨(施)
维护人员:托马斯Naake < thomasnaake googlemail.com >
从内部引用(R,回车引用(“MetNet”)
):
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) #以下初始化使用Bioc猛击BiocManager::安装(version =“重击”)BiocManager::安装(“MetNet”)
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 (“MetNet”)
HTML | R脚本 | 高分辨率的代谢组学数据的工作流 |
参考手册 | ||
文本 | 新闻 |
biocViews | ImmunoOncology,MassSpectrometry,代谢组学,网络,回归,软件 |
版本 | 1.17.1 |
Bioconductor自 | BioC 3.8 (r - 3.5)(4年) |
许可证 | GPL (> = 3) |
取决于 | R (> = 4.0),S4Vectors(> = 0.28.1),SummarizedExperiment(> = 1.20.0) |
进口 | bnlearn(> = 4.3),BiocParallel(> = 1.12.0),corpcor(> = 1.6.10),dplyr(> = 1.0.3),ggplot2(> = 3.3.3),GeneNet(> = 1.2.15),GENIE3(> = 1.7.0)、方法(> = 3.5),parmigene(> = 1.0.2中),心理(> = 2.1.6),rlang(> = 0.4.10),刺穿了(> = 0.6),数据(> = 3.6),宠物猫(> = 3.0.5),tidyr(> = 1.1.2) |
链接 | |
建议 | BiocGenerics(> = 0.24.0),BiocStyle(> = 2.6.1),glmnet(> = 4.1 - 1),igraph(> = 1.1.2),knitr(> = 1.11),rmarkdown(> = 1.15),testthat(> = 2.2.1),光谱(> = 1.4.1),MsCoreUtils(> = 1.6.0) |
SystemRequirements | |
增强了 | |
URL | |
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 | MetNet_1.17.1.tar.gz |
Windows二进制 | MetNet_1.17.1.zip(64位) |
macOS二进制(x86_64) | MetNet_1.17.1.tgz |
macOS二进制(arm64) | MetNet_1.17.1.tgz |
源库 | git克隆https://git.bioconductor.org/packages/MetNet |
源库(开发人员访问) | git克隆git@git.bioconductor.org:包/ MetNet |
Bioc包浏览器 | https://code.bioconductor.org/browse/MetNet/ |
包短Url | //www.anjoumacpherson.com/packages/MetNet/ |
包下载报告 | 下载数据 |