interep:重复测量数据的交互分析
在过去的二十年里,已经开发了广泛的惩罚变量选择方法来分析高维组学数据,如基因表达、单核苷酸多态性(SNPs)、拷贝数变异(CNVs)等。然而,很少使用高维变量选择方法对脂质组学数据进行研究。该软件包结合了我们最近开发的惩罚程序,对重复测量的高维脂质组学数据进行交互作用分析。该软件包的核心模块是用C++开发的。该软件包和相关统计方法的开发得到了堪萨斯州立大学约翰逊癌症研究中心创新研究奖的部分支持。
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