biotmle

DOI:10.18129 / B9.bioc.biotmle

这是发展biotmle版本;稳定的发布版本,请参阅biotmle。

有针对性的学习与主持统计生物标志物的发现

Bioconductor版本:发展(3.14)

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)

赫亚兹维护者:尼玛< nh nimahejazi.org >

安装

安装这个包,开始R(版本“4.1”)并输入:

如果(!requireNamespace (“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(“biotmle”)

R的旧版本,请参考适当的Bioconductor释放。

文档

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
PDF		参考手册
文本		新闻
文本		许可证

细节

biocViews	DifferentialExpression,GeneExpression,ImmunoOncology,微阵列,RNASeq,回归,测序,软件
版本	1.17.0
Bioconductor自	BioC 3.5 (r - 3.4)(4年)
许可证	文件许可证
取决于	R (> = 3.4)
进口	统计数据、方法dplyr,宠物猫,ggplot2,ggsci,过热,为了,未来,doFuture,drtmle(> = 1.0.4),S4Vectors,BiocGenerics,BiocParallel,SummarizedExperiment,limma
链接
建议	testthat,knitr,rmarkdown,BiocStyle,手臂,地球,管理员,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

包档案

遵循bob 体育网址 指示在R会话中使用这个包。

源包	biotmle_1.17.0.tar.gz
Windows二进制	biotmle_1.17.0.zip
macOS 10.13(高山脉)	biotmle_1.17.0.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
包短Url	//www.anjoumacpherson.com/packages/biotmle/
包下载报告	下载数据