HEMDAG:有向非循环图的层次集成方法

有向非循环图(DAG)的几种层次集成方法(HEM)的实现HEMDAG的软件包:1)将平面预测与本体的拓扑结构相协调;2) 通过考虑本体类之间的层次关系,可以增强几乎任何平面学习方法的预测能力;3) 提供具有生物学意义的预测,这些预测始终遵循真实路径规则,即支配生物医学本体论内部一致性的生物学和逻辑规则;4) 专门设计用于利用DAG结构分类法的层次关系,如人类表型本体(HPO)或基因本体(GO),但也可以安全地应用于树结构分类法(如FunCat),因为树是DAG;5) 在分类的复杂性和示例的基数方面都可以很好地扩展;6) 提供了几个实用函数来处理和分析图形;7) 提供了几个性能指标来评估HEM算法。(Marco Notaro、Max Schubach、Peter N.Robinson和Giorgio Valentini(2017))<doi:10.1186/s12859-017-1854-y>).

版本: 2.7.4
取决于: R(≥2.10)
进口: 图表,苏格兰皇家银行,前crec,预处理核心、方法、,普利尔,foreach公司,do并行,并行
建议: Rgraphviz公司,测试那个
出版: 2021-02-12
内政部: 10.32614/CRAN.包装。老人牌汽车
作者: 马可·诺塔罗ORCID标识[aut,cre],亚历山德罗·佩特里尼ORCID标识【ctb】,乔治·瓦伦蒂尼ORCID标识[自动]
维护人员: 马可·诺塔罗(Marco Notaro)
错误报告: https://github.com/marconotaro/hemdag/issues网站
许可证: GPL(≥3)
网址: https://hemdag.readthedocs.io https://github.com/marconotaro/hemdag https://anaconda.org/bioconda/r-hemdag
需要编译:
引用: HEMDAG引文信息
材料: 新闻
CRAN检查: HEMDAG结果

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参考手册: HEMDAG.pdf

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旧来源: HEMDAG档案

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