phenomis

DOI:10.18129 / B9.bioc.phenomis

组学数据的后处理和单变量分析

Bioconductor版本:版本(3.17)

phenomis的包提供了一些方法来执行后处理(即质量控制和规范化)以及单变量统计分析单和multi-omics数据集。这些方法包括质量控制指标,信号漂移和批处理效应校正,亮度变换,单变量假设检验,而且聚类(以及代谢组学数据的注释)。数据处理标准Bioconductor格式(例如SummarizedExperiment MultiAssayExperiment单一和multi-omics数据集,分别;另一种ExpressionSet和MultiDataSet格式还支持为了方便)。因此,所有的方法都可以随时连接为工作流。管道可以进一步丰富了多元分析和特征选择,通过使用“ropls”和“biosigner”包,它支持相同的格式。数据可以方便地导入和导出到文本文件。虽然方法最初是针对代谢组学数据,大部分的方法可以应用于其他类型的组学数据(如转录组、蛋白质组学)。

作者:艾蒂安a Thevenot (aut (cre),Natacha Lenuzza[所有],玛丽Tremblay-Franco[所有],阿莉莎伊伯特[所有],Pierrick罗杰(施),埃里克Venot[所有],Sylvain Dechaumet(施)

维修工:艾蒂安a Thevenot <艾蒂安。在cea.fr thevenot >

从内部引用(R,回车引用(“phenomis”)):

安装

安装这个包,开始R(版本“4.3”)并输入:

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

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文档

查看文档的版本这个包安装在您的系统,开始R和输入:

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版本 1.2.0
Bioconductor自 BioC 3.16 (r - 4.2)(0.5年)
许可证 CeCILL
取决于 SummarizedExperiment
进口 Biobase,biodb,biodbChebi、数据。表,徒劳的。记录器,ggplot2 ggrepel、图形、grDevices网格,htmlwidgets, igraph,limma、方法、MultiAssayExperiment,MultiDataSetRColorBrewer PMCMRplus情节,管理员,ropls、统计、宠物猫tidyr跑龙套,文氏图
链接
建议 BiocGenerics,BiocStyle,biosigner,慢性淋巴细胞白血病knitr,omicade4、rmarkdown testthat
SystemRequirements
增强了
URL https://doi.org/10.1038/s41597 - 021 - 01095 - 3
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构建报告

包档案

遵循bob 体育网址 指示在R会话中使用这个包。

源包 phenomis_1.2.0.tar.gz
Windows二进制 phenomis_1.2.0.zip
macOS二进制(x86_64) phenomis_1.2.0.tgz
macOS二进制(arm64) phenomis_1.2.0.tgz
源库 git克隆https://git.bioconductor.org/packages/phenomis
源库(开发人员访问) git克隆git@git.bioconductor.org:包/ phenomis
Bioc包浏览器 https://code.bioconductor.org/browse/phenomis/
包短Url //www.anjoumacpherson.com/packages/phenomis/
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