Пакет: r-bioc-sva (3.54.0-2 и другие)

Ссылки для r-bioc-sva

Ресурсы Debian:

Исходный код r-bioc-sva:

Сопровождающие:

Внешние ресурсы:

Сайт [bioconductor.org]

Подобные пакеты:

GNU R Surrogate Variable Analysis

The sva package contains functions for removing batch effects and other unwanted variation in high-throughput experiment. Specifically, the sva package contains functions for the identifying and building surrogate variables for high-dimensional data sets. Surrogate variables are covariates constructed directly from high-dimensional data (like gene expression/RNA sequencing/methylation/brain imaging data) that can be used in subsequent analyses to adjust for unknown, unmodeled, or latent sources of noise. The sva package can be used to remove artifacts in three ways: (1) identifying and estimating surrogate variables for unknown sources of variation in high-throughput experiments (Leek and Storey 2007 PLoS Genetics,2008 PNAS), (2) directly removing known batch effects using ComBat (Johnson et al. 2007 Biostatistics) and (3) removing batch effects with known control probes (Leek 2014 biorXiv). Removing batch effects and using surrogate variables in differential expression analysis have been shown to reduce dependence, stabilize error rate estimates, and improve reproducibility, see (Leek and Storey 2007 PLoS Genetics, 2008 PNAS or Leek et al. 2011 Nat. Reviews Genetics).

Другие пакеты, относящиеся к r-bioc-sva

зависимости

рекомендации

предложения

enhances

dep: r-api-4.0

виртуальный пакет, предоставляемый r-base-core
dep: r-api-bioc-3.16 [x32]

Пакет недоступен
dep: r-api-bioc-3.18 [hppa, ia64, sh4]

Пакет недоступен
dep: r-api-bioc-3.20 [не hppa, ia64, sh4, x32]

виртуальный пакет, предоставляемый r-bioc-biocgenerics
dep: r-base-core (>= 4.2.2.20221110-1) [x32]

GNU R core of statistical computation and graphics system
dep: r-bioc-biocparallel

BioConductor facilities for parallel evaluation
dep: r-bioc-edger

Empirical analysis of digital gene expression data in R
dep: r-bioc-genefilter

methods for filtering genes from microarray experiments
dep: r-bioc-limma

linear models for microarray data
dep: r-cran-matrixstats

GNU R methods that apply to rows and columns of a matrix
dep: r-cran-mgcv

GNU R package for multiple parameter smoothing estimation

sug: r-bioc-biocstyle

standard styles for vignettes and other Bioconductor documents
sug: r-bioc-bladderbatch

GNU R bladder gene expression data illustrating batch effects
sug: r-cran-testthat

GNU R testsuite

Загрузка r-bioc-sva

Загрузить для всех доступных архитектур
Архитектура	Версия	Размер пакета	В установленном виде	Файлы
alpha (неофициальный перенос)	3.54.0-2	443,7 Кб	1 021,0 Кб	[список файлов]
amd64	3.54.0-2	444,1 Кб	969,0 Кб	[список файлов]
arm64	3.54.0-2	444,2 Кб	1 021,0 Кб	[список файлов]
hppa (неофициальный перенос)	3.50.0-1	443,2 Кб	960,0 Кб	[список файлов]
ia64 (неофициальный перенос)	3.50.0-1	443,3 Кб	960,0 Кб	[список файлов]
loong64 (неофициальный перенос)	3.54.0-2	443,4 Кб	1 021,0 Кб	[список файлов]
mips64el	3.54.0-2	444,2 Кб	1 022,0 Кб	[список файлов]
ppc64 (неофициальный перенос)	3.54.0-2	444,3 Кб	1 022,0 Кб	[список файлов]
ppc64el	3.54.0-2	444,2 Кб	1 021,0 Кб	[список файлов]
riscv64	3.54.0-2	444,0 Кб	961,0 Кб	[список файлов]
s390x	3.54.0-2	444,1 Кб	961,0 Кб	[список файлов]
sh4 (неофициальный перенос)	3.50.0-1	442,9 Кб	1 020,0 Кб	[список файлов]
sparc64 (неофициальный перенос)	3.54.0-2	444,2 Кб	1 982,0 Кб	[список файлов]
x32 (неофициальный перенос)	3.46.0-1	432,4 Кб	955,0 Кб	[список файлов]