生物群

针对生物标记物发现的有针对性学习和适度统计

生物导体版本：释放（3.19）

基于微阵列和下一代测序数据的差异表达生物标记发现工具，这些数据利用了变量重要性分析中平均治疗效果的有效半参数估计。潜在生物标志物的（边际）平均治疗效果的估计和推断通过目标最小损失估计进行计算，并使用缓和统计的泛化对所有生物标志物进行联合、稳定的推断，以便与估计的有效影响函数一起使用。该程序适用于使用集成机器学习估计干扰函数。

作者：尼玛·赫贾兹[aut，cre，cph]，阿兰·哈伯德，Mark van der Laan[aut，ths]，蔡伟新[ctb]，菲利普·博伊奥

维护人员：尼玛·赫贾齐（Nima Hejazi）<nh at nimahejazi.org>

引文（从R中输入引文（“biotmle”）):

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:：安装（“biotml”）

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Vignette（“biotmle”）

从暴露变量中识别生物标记物	HTML格式	R脚本
参考手册	PDF格式
新闻	文本
许可证	文本

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细节

生物视图	差异表达式,基因表达式,免疫肿瘤学,微阵列,RNA序列,回归,排序,软件
版本	1.28.0
在生物导体中	生物活性炭3.5（R-3.4）（7年）
许可证	MIT+文件许可证
取决于	R（>=4.0）
进口	统计、方法、，数字播放器,易怒的,ggplot2,ggsci公司,过热,断言,drtmle公司(>= 1.0.4),S4载体,生物遗传学,生物并行,总结性实验,利马
系统要求
统一资源定位地址	https://code.nimahejazi.org/biotmle网站
错误报告	https://github.com/nhejazi/biotmle/issues网站

建议	测试那个,针织物,rmarkdown公司,仿生风格,臂,地球,护林员,超级学习者,矩阵,数据库接口,生物数据(>= 1.1.1)
链接到
增强功能
取决于我
导入我
建议我
指向我的链接
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。

源程序包	生物钟_1.28.0.tar.gz
Windows二进制	biotmle_1.28.0.zip（仅64位）
macOS二进制（x86_64）	生物素_1.28.0.tgz
macOS二进制（arm64）	生物钟_1.28.0.tgz
源码库信息	git克隆https://git.bioconductor.org/packages/biotmle
源存储库（开发人员访问）	git克隆git@git.bioconductor.org：packages/biotmle
Bioc软件包浏览器	https://code.bioconductor.org/browse/biotmle网站/
包短Url	https://bioconductor.org/packages/biotmle/
软件包下载报告	下载统计信息