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biocontainers/multivariate

自动构建

biocontainers

提供PCA、PLS(-DA)和OPLS(-DA)方法，用于组学数据的多变量分析，支持可视化、回归、分类和特征选择，适用于变量数量超过样本数且存在多重共线性的组学数据。

下载次数: 0状态：自动构建维护者：biocontainers仓库类型：镜像最近更新：7 年前

镜像标签列表与下载命令

W4M Multivariate

版本: 2.3.6

镜像概述和主要用途

W4M Multivariate镜像提供主成分分析（PCA）、偏最小二乘（PLS）及其判别分析（PLS-DA）、正交偏最小二乘（OPLS）及其判别分析（OPLS-DA）等多变量统计方法，用于组学数据的分析。这些方法特别适用于变量数量超过样本数且存在多重共线性的组学数据，可实现数据可视化、回归、分类和特征选择等功能。该镜像基于Bioconductor的ropls R包实现（Thevenot et al, 2015）。

核心功能和特性

核心功能

多变量统计分析：提供PCA、PLS、PLS-DA、OPLS、OPLS-DA等方法
模型评估：计算R²和Q²系数以确定最佳组件数，通过置换测试验证模型有效性
异常值检测：识别数据中的异常样本
变量重要性评估：提供变量投影重要性（VIP）、回归系数等指标评估变量重要性
可视化：生成得分图、载荷图、权重图等可视化结果

关键特性

支持组学数据（代谢组学、蛋白质组学、转录组学等）分析
分离建模与关注因素相关（预测性）和无关（正交）的变异（OPLS特性）
适用于光谱数据（如拉曼光谱、核磁共振NMR、质谱MS）及其他组学数据

使用场景和适用范围

适用场景

组学数据的多变量统计分析
高维数据（变量数>样本数）的降维和可视化
样本分类与回归分析
特征选择与变量重要性评估
模型有效性验证和异常值检测

适用数据类型

代谢组学（靶向和非靶向）
蛋白质组学
转录组学
光谱数据（如NMR、MS、拉曼光谱）

详细使用方法和配置说明

安装

本地单独安装：

bash
docker pull docker-registry.phenomenal-h2020.eu/phnmnl/multivariate

使用方法

直接通过Docker运行：

bash
docker run docker-registry.phenomenal-h2020.eu/phnmnl/multivariate ...

（注：...需替换为具体分析参数，具体参数可参考ropls R包文档或工具官方指南）

工具作者

Étienne Thévenot（CEA, LIST, MetaboHUB）

容器贡献者

Pierrick Roger（CEA）

官方网站

[***]

Git仓库

https://github.com/phnmnl/container-multivariate.git

参考文献

Thévenot EA, Roux A, Xu Y, Ezan E, Junot C. Analysis of the Human Adult Urinary Metabolome Variations with Age, Body Mass Index, and Gender by Implementing a Comprehensive Workflow for Univariate and OPLS Statistical Analyses. J Proteome Res. 2015;14(8):3322-35.

镜像拉取方式

您可以使用以下命令拉取该镜像。请将 <标签> 替换为具体的标签版本。如需查看所有可用标签版本，请访问标签列表页面。

轩辕镜像加速拉取命令点我查看更多 multivariate 镜像标签

docker pull docker.xuanyuan.run/biocontainers/multivariate:<标签>

使用方法：

DockerHub 原生拉取命令

docker pull biocontainers/multivariate:<标签>

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