proDA

DOI:10.18129 / B9.bioc.proDA

这是发展proDA版本;稳定版请参见proDA．

无标签质谱数据的差异丰度分析

Bioconductor版本:开发(3.16)

解释无标签质谱数据中缺失的值。该包实现了一个概率退出模型，确保来自观测值和缺失值的信息正确组合。它增加了经验贝叶斯先验，以增加检测差异丰度蛋白质的能力。

作者:Constantin Ahlmann-Eltze [aut, cre]——西蒙·安德斯

维护者:Constantin Ahlmann-Eltze

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("proDA")

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(“proDA”)

超文本标记语言	R脚本	数据导入
超文本标记语言	R脚本	简介
PDF		参考手册
文本		新闻

细节

biocViews	贝叶斯，DifferentialExpression，MassSpectrometry，归一化，蛋白质组学，质量控制，回归，软件
版本	1.11.0
在Bioconductor	BioC 3.10 (R-3.6)(2.5年)
许可证	GPL-3
取决于
进口	统计，效用，方法，BiocGenerics，SummarizedExperiment，S4Vectors，extraDistr
链接
建议	testthat(> =魅惑,MSnbase，dplyr，stringr，readr，tidyr，宠物猫，limma，部，numDeriv，pheatmap，knitr，rmarkdown
SystemRequirements
增强了
URL	https://github.com/const-ae/proDA
BugReports	https://github.com/const-ae/proDA/issues
全靠我
进口我	MatrixQCvis
建议我	普罗蒂
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	proDA_1.11.0.tar.gz
Windows二进制	proDA_1.11.0.zip
macOS 10.13 (High Sierra)	proDA_1.11.0.tgz
源库	git克隆https://git.bioconductor.org/packages/proDA
源存储库(开发人员访问)	git克隆git@git.bioconductor.org:packages/proDA
包短Url	//www.anjoumacpherson.com/packages/proDA/
软件包下载报告	下载数据