pmp

DOI:10.18129 / B9.bioc.pmp

代谢组学数据集的峰值矩阵处理和信号批量校正

Bioconductor版本:发行版(3.16)

代谢组学数据集(即峰值矩阵)的(预)处理方法和工具，包括滤波、归一化、缺失值imputation、缩放、信号漂移和批量效应校正方法。过滤方法基于:缺失值的比例(跨样本或特征);由质量控制(QC)样品计算的相对标准偏差(RSD);空白样品。归一化方法包括概率商归一化(PQN)和总信号强度归一化。还提供了几种常用的缺失值估算算法的统一用户界面。支持的方法有:k-最近邻(knn)，随机森林(rf)，贝叶斯PCA缺失值估计器(bpca)，给定特征的平均值或中值和恒定的小值。广义对数(glog)变换算法可用于稳定低强度和高强度质谱特征的方差。最后，该包提供了用于信号漂移和基于质谱数据集的批量效应校正的质量控制-鲁棒样条校正(QCRSC)算法的实现。

作者:Andris Jankevics [aut]， Gavin Rhys Lloyd [aut, cre]， Ralf Johannes Maria Weber [aut]

维护者:Gavin Rhys Lloyd

安装

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如果(!require("BiocManager"， quiet = TRUE)) install.packages("BiocManager")

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文档

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超文本标记语言	R脚本	代谢组学数据集的峰值矩阵处理
超文本标记语言	R脚本	信号漂移和批量效应校正及质谱质量评估
超文本标记语言	R脚本	质谱信号漂移和批量效应校正
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细节

biocViews	BatchEffect，MassSpectrometry，代谢组学，质量控制，软件
版本	1.10.0
在Bioconductor	BioC 3.11 (R-4.0)(2.5年)
许可证	GPL-3
取决于	R (>= 4.0)
进口	统计数据,嫁祸于，pcaMethods，missForest，ggplot2、方法、SummarizedExperiment，S4Vectors，matrixStatsgrDevices,reshape2,跑龙套
链接
建议	testthat，covr，knitr，rmarkdown，BiocStyle，gridExtra，魔法
SystemRequirements
增强了
URL
全靠我
进口我
建议我	metabolomicsWorkbenchR，structToolbox
链接到我
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包档案

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源包	pmp_1.10.0.tar.gz
Windows二进制	pmp_1.10.0.zip
macOS二进制文件(x86_64)	pmp_1.10.0.tgz
macOS二进制文件(arm64)	pmp_1.10.0.tgz
源库	Git克隆https://git.bioconductor.org/packages/pmp
源存储库(开发人员访问)	Git克隆git@git.bioconductor.org:packages/pmp
生物包浏览器	https://code.bioconductor.org/browse/pmp/
包短Url	//www.anjoumacpherson.com/packages/pmp/
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