ropls

DOI:10.18129 / B9.bioc.ropls

这是发展ropls版本;稳定版请参见ropls．

用PCA、PLS(-DA)和oppls (-DA)对组学数据进行多元分析和特征选择

Bioconductor版本:开发(3.17)

主成分分析(PCA)和偏最小二乘(PLS)的潜在变量建模是对变量数量超过样本数量且变量之间存在多重共线性的组学数据进行可视化、回归、分类和特征选择的强大方法。正交偏最小二乘(oppls)能够分别对与感兴趣的因子相关(预测)的变化和不相关(正交)的变化进行建模。尽管与PLS类似，但oppls有助于解释。这些化学计量学技术的成功应用包括代谢组学和蛋白质组学中的光谱数据，如拉曼光谱、核磁共振(NMR)、质谱(MS)，以及转录组学数据。除了分数、负荷和权重图之外，该包还提供了指标和图形来确定最优的组件数量(例如使用R2和Q2系数)，通过置换测试检查模型的有效性，检测异常值，并执行特征选择(例如在投影或回归系数中使用变量重要性)。该软件包可以通过Workflow4Metabolomics.org计算代谢组学在线资源的用户界面访问(建立在Galaxy环境之上)。

作者:Etienne A. Thevenot [aut, cre]

维护者:Etienne A. Thevenot < Etienne。Thevenot at cea.fr>

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("ropls")

对于R的旧版本，请参考相应的Bioconductor释放．

文档

PDF		参考手册

细节

biocViews	分类，ImmunoOncology，Lipidomics，MassSpectrometry，代谢组学，PrincipalComponent，蛋白质组学，回归，软件，转录组
版本	1.31.0
在Bioconductor	BioC 3.2 (R-3.2)(7年)
许可证	CeCILL
取决于	R (>= 3.5.0)
进口	Biobase，ggplot2，图形，grDevices，方法，情节统计数据,MultiAssayExperiment，MultiDataSet，SummarizedExperiment,跑龙套
链接
建议	BiocGenerics，BiocStyle，knitr，乘，omicade4，rmarkdown，testthat
SystemRequirements
增强了
URL	https://doi.org/10.1021/acs.jproteome.5b00354
全靠我
进口我	亚瑟士，biosigner，lipidr，MultiBaC，phenomis，proFIA，rqt
建议我	自治，ptairMS，structToolbox
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
Windows二进制
macOS二进制文件(x86_64)
macOS二进制文件(arm64)	ropls_1.31.0.tgz
源库	Git克隆https://git.bioconductor.org/packages/ropls
源存储库(开发人员访问)	Git克隆git@git.bioconductor.org:packages/ropls
生物包浏览器	https://code.bioconductor.org/browse/ropls/
包短Url	//www.anjoumacpherson.com/packages/ropls/
软件包下载报告	下载数据