ropls公司
用于组学数据的多变量分析和特征选择的PCA、PLS（-DA）和OPLS（-DA）
生物导体版本：释放（3.19）
基于主成分分析（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具有多重共线性的组学数据进行可视化、回归、分类和特征选择的有力方法。正交偏最小二乘法（OPLS）能够分别对相关（预测）变量和不相关（正交）变量进行建模。虽然OPLS的表现与PLS类似，但它有助于口译。这些化学计量学技术的成功应用包括光谱数据，如拉曼光谱、核磁共振（NMR）、代谢组学和蛋白质组学中的质谱（MS），以及转录组学数据。除了分数、载荷和权重图之外，该软件包还提供了度量和图形，以确定组件的最佳数量（例如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，使用投影或回归系数中的变量重要性）。可以通过Workflow4Metabolomics.org在线资源（基于Galaxy环境构建）上的用户界面访问包。
作者：艾蒂安·塞维诺[aut，cre]
维护人员：Etienne A.Thevenot<Etienne.Thevenot at cea.fr>
安装
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如果（！require（“BiocManager”，悄悄地=TRUE））install.packages（“BiocManager”）BiocManager:：安装（“ropls”）
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文档
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细节
| 生物视图 |
分类,免疫肿瘤学,脂质组学,质谱学,代谢组学,主要组件,蛋白质组学,回归,软件,转录组学 |
| 版本 |
1.36.0 |
| 在生物导体中 |
生物技术3.2（R-3.2）（9年） |
| 许可证 |
CeCILL公司 |
| 取决于 |
R（>=3.5.0） |
| 进口 |
博科生物,ggplot2、图形、gr设备、方法、，巧妙地，统计，多重分析实验,多数据集,总结性实验，实用程序 |
| 系统要求 |
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| 统一资源定位地址 |
https://doi.org/10.1021/acs.jproteome.5b00354 |
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生物遗传学,仿生风格,针织物,multtest公司,省略4,rmarkdown公司,测试那个 |
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程序包档案
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