POMA

DOI:10.18129 / B9.bioc.POMA

这是发展POMA版本;稳定版请参见POMA．

组学数据分析工具

Bioconductor版本:开发(3.17)

一个可重复和易于使用的工具包，用于组学数据集的可视化，预处理，探索和统计分析。POMA的主要目的是在一个易于理解和用户友好的R包中实现灵活的数据清理和统计分析过程。这个包有一个闪亮的应用程序版本，叫做POMAShiny，实现了所有的POMA功能。见https://github.com/pcastellanoescuder/POMAShiny。参见Castellano-Escuder P, González-Domínguez R, Carmona-Pontaque F, et al. (2021) 欲知详情。

作者:Pol Castellano-Escuder [aut, cre]

维护者:Pol Castellano-Escuder

安装

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("POMA")

对于R的旧版本，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，请启动R并输入:

browseVignettes(“POMA”)

超文本标记语言	R脚本	POMA EDA示例
超文本标记语言	R脚本	POMA归一化方法
超文本标记语言	R脚本	POMA工作流
PDF		参考手册
文本		新闻

细节

biocViews	BatchEffect，分类，聚类，DecisionTree，DimensionReduction，MultidimensionalScaling，归一化，预处理，PrincipalComponent，RNASeq，回归，软件，StatisticalMethod，可视化
版本	1.9.0
在Bioconductor	BioC 3.12 (R-4.0)(2年)
许可证	GPL-3
取决于	R (>= 4.0)
进口	扫帚，脱字符号，ComplexHeatmap，dbscan，dplyr，DESeq2，ggplot2，ggrepel，glasso(> = 1.11),glmnet，嫁祸于，limma，magrittr，mixOmics，randomForest，RankProd(> = 3.14),rmarkdown，SummarizedExperiment，宠物猫，tidyr，uwot，素食主义者
链接
建议	BiocStyle，covr，ggraph，knitr，拼接而成，情节，tidyverse，testthat2.3.2 (> =)
SystemRequirements
增强了
URL	https://github.com/pcastellanoescuder/POMA
BugReports	https://github.com/pcastellanoescuder/POMA/issues
全靠我
进口我
建议我	fobitools
链接到我
构建报告

包档案

遵循bob 体育网址 在R会话中使用此包的说明。

源包	POMA_1.9.0.tar.gz
Windows二进制	POMA_1.9.0.zip
macOS二进制文件(x86_64)	POMA_1.9.0.tgz
macOS二进制文件(arm64)	POMA_1.9.0.tgz
源库	git克隆https://git.bioconductor.org/packages/POMA
源存储库(开发人员访问)	git克隆git@git.bioconductor.org:packages/POMA
生物包浏览器	https://code.bioconductor.org/browse/POMA/
包短Url	//www.anjoumacpherson.com/packages/POMA/
软件包下载报告	下载数据