ropls

DOI:10.18129 / B9.bioc.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:发行版(3.16)

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>

引文(从R内,输入引用(“ropls”)):

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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browseVignettes(“ropls”)

超文本标记语言 R脚本 ropls-vignette
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文本 新闻

细节

biocViews 分类ImmunoOncologyLipidomicsMassSpectrometry代谢组学PrincipalComponent蛋白质组学回归软件转录组
版本 1.30.0
在Bioconductor BioC 3.2 (R-3.2)(7年)
许可证 CeCILL
取决于 R (>= 3.5.0)
进口 Biobaseggplot2,图形,grDevices,方法,情节统计数据,MultiAssayExperimentMultiDataSetSummarizedExperiment,跑龙套
链接
建议 BiocGenericsBiocStyleknitromicade4rmarkdowntestthat
SystemRequirements
增强了
URL https://doi.org/10.1021/acs.jproteome.5b00354
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源包 ropls_1.30.0.tar.gz
Windows二进制 ropls_1.30.0.zip
macOS二进制文件(x86_64) ropls_1.30.0.tgz
macOS二进制文件(arm64) ropls_1.30.0.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
包短Url //www.anjoumacpherson.com/packages/ropls/
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