glmSparseNet

DOI:10.18129 / B9.bioc.glmSparseNet

这是发展glmSparseNet的版本;稳定版请参见glmSparseNet．

弹性网络正则化模型的网络中心度度量

Bioconductor版本:开发(3.17)

glmSparseNet是一个r包，当特征(例如基因)具有图结构(例如蛋白质-蛋白质相互作用)时，它通过包含基于网络的正则器来推广稀疏回归模型。glmSparseNet使用glmnet r包，包括网络的中心性度量作为正则化中的惩罚权重。当前版本实现了基于节点度的正则化，即其相关边的强度和/或数量，通过在解决方案中提升集线器或在解决方案中提升孤儿基因。支持所有glmnet分布族，即“高斯”、“泊松”、“二项”、“多项”、“考克斯”和“m高斯”。

作者:André Veríssimo [aut, cre]， Susana Vinga [aut]， Eunice Carrasquinha [ctb]， Marta Lopes [ctb]

维护人员:André Veríssimo

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("glmSparseNet")

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(“glmSparseNet”)

超文本标记语言	R脚本	乳房生存数据集使用网络从STRING DB
超文本标记语言	R脚本	分类举例——乳腺浸润性癌
超文本标记语言	R脚本	生存数据的例子——乳腺浸润性癌
超文本标记语言	R脚本	生存数据示例——前列腺腺癌
超文本标记语言	R脚本	生存数据的例子——皮肤黑色素瘤
超文本标记语言	R脚本	将Cox回归分为2组
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细节

biocViews	分类，DimensionReduction，GraphAndNetwork，网络，回归，软件，StatisticalMethod，生存
版本	1.17.0
在Bioconductor	BioC 3.8 (R-3.5)(4年)
许可证	GPL-3
取决于	R (>= 4.1)，矩阵，MultiAssayExperiment，glmnet
进口	SummarizedExperiment，biomaRt，futile.logger，futile.options，forcats跑龙套,dplyr，胶水，readr，消化，httr，ggplot2，survminer，reshape2，stringr，并行，方法
链接
建议	testthat，knitr，rmarkdown，生存，survcomp，pROC，维恩图，BiocStyle，curatedTCGAData，TCGAutils
SystemRequirements
增强了
URL	https://www.github.com/sysbiomed/glmSparseNet
BugReports	https://www.github.com/sysbiomed/glmSparseNet/issues
全靠我
进口我
建议我
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	glmSparseNet_1.17.0.tar.gz
Windows二进制	glmSparseNet_1.17.0.zip
macOS二进制文件(x86_64)	glmSparseNet_1.17.0.tgz
macOS二进制文件(arm64)	glmSparseNet_1.17.0.tgz
源库	git克隆https://git.bioconductor.org/packages/glmSparseNet
源存储库(开发人员访问)	git克隆git@git.bioconductor.org:packages/glmSparseNet
生物包浏览器	https://code.bioconductor.org/browse/glmSparseNet/
包短Url	//www.anjoumacpherson.com/packages/glmSparseNet/
软件包下载报告	下载数据