MOFA2

DOI:10.18129 / B9.bioc.MOFA2

v2 Multi-Omics因素分析

Bioconductor版本:版本(3.13)

MOFA2包包含一个工具集合训练和分析multi-omic因子分析(外交部)。遐差是一个概率因子模型,旨在确定主轴的变异的数据集可以包含多个层和/或使样品组。额外的时间或空间信息样本可以合并使用MEFISTO框架,这是MOFA2的一部分。下游分子特征分析功能检查潜在的每个因素,vizualisation、归责等。

作者:Ricard Argelaguet (aut),Damien Arnol (aut),Danila Bredikhin (aut),布丽塔一起创造Velten (aut (cre)

维护人员:布丽塔一起创造Velten <布丽塔一起创造。在gmail.com velten >

安装

安装这个包,开始R(版本“4.1”)并输入:

如果(!requireNamespace (“BiocManager”,悄悄地= TRUE)) install.packages (“BiocManager”) BiocManager::安装(“MOFA2”)

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文档

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HTML	R脚本	下游分析:概述
HTML	R脚本	MEFISTO模拟数据(时间)
HTML	R脚本	在R MOFA2:如何训练模型
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文本		许可证

细节

biocViews	bob 体育平台下载 ,bob 体育平台下载 ,bob 体育平台下载 ,bob 体育平台下载
版本	1.2.0
Bioconductor自	BioC 3.12 (r - 4.0)(0.5年)
许可证	GPL(> = 2) +文件许可证
取决于	R (> = 4.0)
进口	rhdf5,dplyr,tidyr,reshape2,pheatmap,ggplot2、方法、RColorBrewer,cowplot,ggrepel,网状,HDF5ArraygrDevices统计数据,magrittr,forcats跑龙套,corrplot,DelayedArray,Rtsne,uwot,蛇怪,stringi
链接
建议	knitr,testthat,修拉,ggpubr,foreach,心理,MultiAssayExperiment,SummarizedExperiment,SingleCellExperiment,ggrastr,mvtnorm,GGally,rmarkdown,data.table,tidyverse,BiocStyle,矩阵
SystemRequirements	Python (> = 3), numpy,大熊猫,h5py, scipy, argparse, sklearn mofapy2
增强了
URL	https://biofam.github.io/MOFA2/index.html
BugReports	https://github.com/bioFAM/MOFA2
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包档案

遵循bob 体育网址 指示在R会话中使用这个包。

源包	MOFA2_1.2.0.tar.gz
Windows二进制	MOFA2_1.2.0.zip
macOS 10.13(高山脉)	MOFA2_1.2.0.tgz
源库	git克隆https://git.bioconductor.org/packages/MOFA2
源库(开发人员访问)	git克隆git@git.bioconductor.org:包/ MOFA2
包短Url	//www.anjoumacpherson.com/packages/MOFA2/
包下载报告	下载数据