mixOmics

DOI:10.18129 / B9.bioc.mixOmics

这是发展mixOmics的版本;稳定版请参见mixOmics

组学数据整合项目

Bioconductor版本:开发(3.16)

多变量方法非常适合大型组学数据集,其中变量(例如基因、蛋白质、代谢物)的数量远远大于样本(患者、细胞、小鼠)的数量。它们具有通过使用工具变量(组件)来降低数据维数的吸引力,这些工具变量被定义为所有变量的组合。然后使用这些组件生成有用的图形输出,以便更好地理解所集成的不同数据集之间的关系和相关结构。mixOmics为生物数据集的探索和集成提供了广泛的多元方法,特别关注变量选择。该软件包提出了我们开发的几个稀疏多元模型,以识别高度相关的关键变量,和/或解释感兴趣的生物学结果。mixOmics可以分析的数据可能来自高通量测序技术,如组学数据(转录组学、代谢组学、蛋白质组学、宏基因组学等),但也可能超出组学领域(如光谱成像)。mixOmics中实现的方法还可以处理缺失的值,而不必删除包含缺失数据的整行。一个非详尽的方法列表包括变体的广义典型相关分析,稀疏偏最小二乘和稀疏判别分析。最近,我们实现了整合方法来组合多个数据集:n -积分与广义典型相关分析的变量和p -积分与多群偏最小二乘的变量。

作者:kimanh Le Cao [aut], Florian Rohart [aut], Ignacio Gonzalez [aut], Sebastien Dejean [aut], Al J Abadi [ctb, cre], Benoit Gautier [ctb], Francois Bartolo [ctb], Pierre Monget [ctb], Jeff Coquery [ctb],姚方zou [ctb], Benoit Liquet [ctb]

维护者:Al J Abadi < Al .jal。阿巴迪在gmail.com>

引文(从R内,输入引用(“mixOmics”)):

安装

要安装这个包,启动R(版本“4.2”)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("mixOmics")

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(“mixOmics”)

超文本标记语言 R脚本 mixOmics
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文本 新闻

细节

biocViews 分类GenePredictionImmunoOncology代谢组学宏基因组微阵列MultipleComparison蛋白质组学回归测序软件
版本 6.21.0
在Bioconductor BioC 3.8 (R-3.5)(3.5年)
许可证 GPL (>= 2)
取决于 R (>= 3.5.0),质量晶格ggplot2
进口 igraph椭圆corpcorRColorBrewer平行,dplyrtidyrreshape2、方法、matrixStatsrARPACKgridExtra, grDevices,图形,统计,ggrepelBiocParallel,跑龙套
链接
建议 BiocStyleknitrrmarkdowntestthatrgl
SystemRequirements
增强了
URL http://www.mixOmics.org
BugReports https://github.com/mixOmicsTeam/mixOmics/issues/
全靠我 timeOmics
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源包 mixOmics_6.21.0.tar.gz
Windows二进制 mixOmics_6.21.0.zip
macOS 10.13 (High Sierra) mixOmics_6.21.0.tgz
源库 git克隆https://git.bioconductor.org/packages/mixOmics
源存储库(开发人员访问) git克隆git@git.bioconductor.org:packages/mixOmics
包短Url //www.anjoumacpherson.com/packages/mixOmics/
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