mixOmics公司
Omics数据集成项目
生物导体版本：释放（3.19）
多变量方法非常适合于变量数量（如基因、蛋白质、代谢物）远大于样本数量（患者、细胞、小鼠）的大型组学数据集。它们具有通过使用工具变量（组件）来降低数据维数的吸引人的特性，工具变量定义为所有变量的组合。然后，使用这些组件生成有用的图形输出，以便更好地理解集成的不同数据集之间的关系和关联结构。mixOmics为生物数据集的探索和集成提供了广泛的多元方法，特别关注变量选择。该软件包提出了我们开发的几个稀疏多元模型，用于识别高度相关的关键变量和/或解释感兴趣的生物结果。可以使用mixOmics分析的数据可能来自高通量测序技术，例如组学数据（转录组学、代谢组学、蛋白质组学、宏基因组学等），但也超出了组学领域（例如光谱成像）。mixOmics中实现的方法也可以处理缺失的值，而不必删除包含缺失数据的整行。非详尽的方法列表包括广义典型相关分析、稀疏偏最小二乘和稀疏判别分析的变体。最近，我们实施了综合方法来组合多个数据集：N积分与广义典型相关分析变量，P积分与多组偏最小二乘变量。
作者：Kim-Anh Le Cao[aut]，Florian Rohart[aut].，Ignacio Gonzalez[aut]，Sebastien Dejean[aut].，Al J Abadi[ctb，cre]，Max Bladen[ctb]，Benoit Gautier[ctb].，Francois Bartolo[ctb]，Pierre Monget[ctb]
维护人员：Max Bladen<mbladen19 at gmail.com>
安装
要安装此软件包，请启动R（版本“4.4”）并输入：
如果（！require（“BiocManager”，悄悄地=TRUE））install.packages（“BiocManager”）BiocManager:：install（“mixOmics”）
对于R的旧版本，请参阅相应的生物导体释放.
文档
要查看系统中安装的此软件包版本的文档，请启动R并输入：
浏览幻影（“mixOmics”）
细节
| 生物视图 |
分类,基因预测,免疫肿瘤学,代谢组学,基因组,微阵列,多重比较,蛋白质组学,回归,排序,软件 |
| 版本 |
6.28.0 |
| 在生物导体中 |
生物技术3.8（R-3.5）（6年） |
| 许可证 |
GPL（>=2） |
| 取决于 |
R（>=3.5.0），MASS（质量）,晶格,ggplot2 |
| 进口 |
记录仪,椭圆,公司,R彩色啤酒，平行，dplyr公司,三年,重塑2、方法、，矩阵统计,rARP确认,额外网格，gr设备，图形，统计，gg排斥,生物并行，实用程序 |
| 系统要求 |
|
| 统一资源定位地址 |
http://www.mixOmics.org |
| 错误报告 |
https://github.com/mixOmicsTeam/mixOmics/问题/ |
查看更多
| 建议 |
仿生风格,针织物,rmarkdown公司,测试那个,rgl公司 |
| 链接到 |
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| 增强功能 |
|
| 取决于我 |
timeOmics公司,mixKernel（混合内核）,sgPLS公司 |
| 导入我 |
阿尔卑斯核磁共振,河坝的,部门,PLSDA批次,POMA公司,考克斯莫斯,全息经济学,iTensor公司,MS分类,普斯莫德,请加入Rcox,SISIR公司 |
| 建议我 |
自治,代谢组学基础,个人所得税,RV备忘录,选择Boost,锋利的 |
| 指向我的链接 |
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| 生成报告 |
生成报告 |
程序包档案
跟随安装在R会话中使用此包的说明。
