莲花
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DOI:10.18129 / B9.bioc.padma
使用多因素分析的个体化多组学路径偏差评分
Bioconductor版本:Release (3.15)
基于多组学分析(如RNA-seq、拷贝数改变、甲基化等)，使用多因素分析计算与抽样人群相关的个体化路径中心偏差评分。提供图形和数值输出，以识别感兴趣的特定途径的高度异常个体，以及异常多组谱的基因和组学驱动因素。
作者:Andrea Rau [cre, aut]
， Regina Manansala [aut]， Florence Jaffrézic [ctb]， Denis Laloë [aut]， Paul Auer [aut]
维护者:Andrea Rau < Andrea。Rau在inrae.fr>
引文(从R内，输入引用(“莲花”))：
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")
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(“莲花”)
| 超文本标记语言 | R脚本 | padma软件包:快速入门指南 |
| 参考手册 | ||
| 文本 | 新闻 |
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 ，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 | 1.6.0 |
| 在Bioconductor | BioC 3.12 (R-4.0)(1.5年) |
| 许可证 | GPL (> = 3) |
| 取决于 | R (>= 4.1.0)，SummarizedExperiment，S4Vectors |
| 进口 | FactoMineR，MultiAssayExperiment，方法，图形，统计，utils |
| 链接 | |
| 建议 | testthat，BiocStyle，knitr，rmarkdown，KEGGREST，missMDA，ggplot2，ggrepel，车，cowplot |
| SystemRequirements | |
| 增强了 | |
| URL | https://github.com/andreamrau/padma |
| 全靠我 | |
| 进口我 | |
| 建议我 | |
| 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 | padma_1.6.0.tar.gz |
| Windows二进制 | padma_1.6.0.zip(64位) |
| macOS 10.13 (High Sierra) | padma_1.6.0.tgz |
| 源库 | Git克隆https://git.bioconductor.org/packages/padma |
| 源存储库(开发人员访问) | Git克隆git@git.bioconductor.org:packages/padma |
| 包短Url | //www.anjoumacpherson.com/packages/padma/ |
| 软件包下载报告 | 下载数据 |
