德科

DOI:10.18129 / B9.bioc.deco

使用Omic数据分析分解异构队列

Bioconductor版本:发行版(3.16)

该软件包通过包括子抽样LIMMA和NSCA在内的两步方法发现异质和同质组学数据中的差异特征。DECO揭示了与隐藏子类的特征关联,而不完全与更高的去监管级别相关。

作者:Francisco Jose Campos-Laborie, Jose Manuel Sanchez-Santos和Javier De Las Rivas。生物信息学和功能基因组学组。癌症研究中心(CiC-IBMCC, CSIC/USAL)。萨拉曼卡。西班牙。

维护者:Francisco Jose Campos Laborie

引文(从R内,输入引用(“装饰”)):

安装

要安装这个包,启动R(版本“4.2”)并输入:

如果(!require("BiocManager", quiet = TRUE)) install.packages("BiocManager")

对于R的旧版本,请参考相应的Bioconductor释放

文档

要查看系统中安装的此包版本的文档,请启动R并输入:

browseVignettes(“装饰”)

超文本标记语言 R脚本 德科
PDF 参考手册
文本 新闻

细节

biocViews 贝叶斯BiomedicalInformatics聚类DifferentialExpressionExonArrayFeatureExtractionGeneExpressionMicroRNAArray微阵列MultipleComparison蛋白质组学RNASeq测序软件转录转录组mRNAMicroarray
版本 1.13.0
在Bioconductor BioC 3.9 (R-3.6)(3.5年)
许可证 GPL (> = 3)
取决于 R (>= 3.5.0),AnnotationDbiBiocParallelSummarizedExperimentlimma
进口 统计数据、方法ggplot2外国、图形、BiocStyleBiobase集群gplotsRColorBrewerlocfitmade4ade4sfsmiscscatterplot3dgdata, grDevices, utils,reshape2gridExtra
链接
建议 knitrcuratedTCGADataMultiAssayExperimentHomo.sapiensrmarkdown
SystemRequirements
增强了
URL https://github.com/fjcamlab/deco
全靠我
进口我
建议我
链接到我
构建报告

包档案

遵循2021年欧洲杯比分预测 在R会话中使用此包的说明。

源包 deco_1.13.0.tar.gz
Windows二进制 deco_1.14.0.zip
macOS二进制文件(x86_64) deco_1.14.0.tgz
macOS二进制文件(arm64) deco_1.14.0.tgz
源库 Git克隆https://git.bioconductor.org/packages/deco
源存储库(开发人员访问) Git克隆git@git.bioconductor.org:packages/deco
生物包浏览器 https://code.bioconductor.org/browse/deco/
包短Url //www.andersvercelli.com/packages/deco/
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