收缩贝叶斯
该网站对应于以下文件：
Van de Wiel MA、Neerincx M、Buffert TE、Sie D、Verheul HMW（2014）。ShrinkBayes：一个通用的R包，用于分析复杂研究设计中基于计数的测序数据。BMC生物信息学. 15(1):116.
Van de Wiel MA、de Menezes RX、Siebring E、Van Beusechem VW（2013）。分析使用多参数的小样本临床基因组学研究收缩：在高通量RNA干扰筛选中的应用.BMC医学基因组6（补充2）, 第1章。
Van de Wiel马萨诸塞州，Leday GGR，Pardo L，Rue H，Van der瓦尔特AW，Van Wieringen WN（2012年）。贝叶斯主义者RNA测序数据分析估计多个收缩先验。生物统计学 14, 113-128。
为什么使用ShrinkBayes？
- 它被证明比大多数其他方法更具重现性，特别是对于小样本
- 它建立在INLA基础之上。因此，比MCMC快得多。
- 允许（零膨胀）计数和高斯数据[因此可以应用于（mi）RNAseq、CAGE、，mRNA/miRNA微阵列、HT RNAi等…]
- 在设计方面非常通用。GLM上下文，并允许随机效果。
- 提供贝叶斯FDR和lfdr估计。
- 适应各种先验，包括混合和非参数先验。
- 启用多参数收缩
R套餐（自2016年4月20日起在吉布提提供）
注意：如果您有选择使用Windows或Unix/Linux，选择后者。ShrinkBayes在Unix/Linux下的运行效率高于在Windows下。注意：运行ShrinkBayes时，您可能会看到***来自INLA的警告***（例如关于本征值或关于收敛，甚至18500人堕胎……）。他们目前不能令人惊讶，因为它们是由C代码生成的。请忽略它们。
安装说明
对于Windows用户：请关闭Windows错误报告。Windows XP:Windows键+暂停/中断、高级、错误报告、完全（无关键错误）。Windows 7（及其他）请参见：停机错误报告
ShrinkBayes依赖于以下软件包（安装请参见下文）：
INLA公司（需要软件包sp和pixmap）、降雪、VGAM、mclust、logcondens、Iso、XML、rgl[全部可从CRAN获得]
步骤：
1install.packages（c（“sp”，“pixmap”，“降雪”，“VGAM”，“mclust”，“logcondens”，“Iso”，“XML”，“rgl”），repos=“网址：http://cran.r-project.org")
Unix/Linux:如果无法安装“XML”、“rgl”，请尝试
苏多apt-get构建dep r-cran-xml
sudo apt-get build-dep r-cran-rgl
2。源（“http://www.math.ntnu.no/insa/givemeINLA.R")
[或者，如果您在2012年10月1日之前安装了INLA，则应使用INLA.upgrade（）进行升级]
3. 库（devtools）
install_github（“markvdwiel/SrinkBayes”）
####重要提示####
ShrinkBayes做到了不是 执行内部标准化。这里有一个使用的解决方案edgeR的TMM规范化。
库（edgeR）
cnf<-calcNormFactors（mydat，method=“TMM”）
normfac<-cnf$samples[，3]#这里是存储的归一化因子
库大小<-colSums（mydat）
rellibsize<-libsize/exp（平均值（log（libsize）））#相对库大小
核燃料<-normfac*rellibsize#包括库大小在内的最终归一化因子
解决方案 1: 生成标准化计数并对其应用ShrinkBayes。
mydatnorm=圆形（扫描（mydata，2，nf，“/”））
解决方案 2:保持计数不变（因此对mydat数据应用ShrinkBayes），但通过指定
myoffsets<-log（nf）
形式<-~1+组+偏移（myoffsets）
第二种解决方案是首选方案，但第一种可能有用当您希望将正常化计数用于其他目的时。
####通知结束####
转录组测序数据
完整数据集可从ReCoun公司t吨网站。下面是ShrinkSeq文件中使用的数据。
平衡的分裂。
四次不平衡分割
第一次拆分的小集合用作补充材料生物统计学纸张。