EMDomics公司
基因组数据差异分析中的地球移动距离
生物导体版本：释放（3.18）
EMDomics算法用于执行有监督的多类分析，以测量组间观察到的连续基因组数据的大小和统计显著性。通常数据是基于阵列或基于序列的实验中的基因表达值，但也可以分析其他类型实验中的数据（例如拷贝数变化）。微阵列显著性分析（SAM）和微阵列数据线性模型（LIMMA）等传统方法使用基于分布汇总统计（平均值和标准差）的显著性检验。这种方法缺乏识别高水平组内异质性组间表达差异的能力。相反，地球移动器距离（EMD）算法计算将一个分布转换为另一个分布所需的“功”，从而提供两个分布之间总体形状差异的度量。样本标签的排列用于为观察到的EMD得分生成q值。该软件包还包括Komolgorov-Smirnov（K-S）测试和Cramer-von Mises测试（CVM），这两种测试都是常见的分布比较测试。
作者：Sadhika Malladi[aut，cre]、Daniel Schmolze[aut、cre]、Andrew Beck[aut]、Sheida Nabavi[aut'
维护人员：Sadhika Malladi和Daniel Schmolze的联系方式
安装
要安装此软件包，请启动R（版本“4.3”）并输入：
如果（！require（“BiocManager”，悄悄地=TRUE））install.软件包（“BiocManager”）BiocManager:：install（“EMDomics”）
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Vignets（“少数民族经济学”）
细节
| 生物视图 |
差异表达式,基因表达式,微阵列,软件 |
| 版本 |
2.32.0 |
| 在生物导体中 |
生物技术3.1（R-3.2）（9年） |
| 许可证 |
MIT+文件许可证 |
| 取决于 |
R（>=3.2.1） |
| 进口 |
emdist、，生物并行、矩阵统计、ggplot2、CDFt、，预处理核心 |
| 系统要求 |
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| 统一资源定位地址 |
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程序包档案
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