معرفی شرکت ها


combat-0.3.3


Card image cap
تبلیغات ما

مشتریان به طور فزاینده ای آنلاین هستند. تبلیغات می تواند به آنها کمک کند تا کسب و کار شما را پیدا کنند.

مشاهده بیشتر
Card image cap
تبلیغات ما

مشتریان به طور فزاینده ای آنلاین هستند. تبلیغات می تواند به آنها کمک کند تا کسب و کار شما را پیدا کنند.

مشاهده بیشتر
Card image cap
تبلیغات ما

مشتریان به طور فزاینده ای آنلاین هستند. تبلیغات می تواند به آنها کمک کند تا کسب و کار شما را پیدا کنند.

مشاهده بیشتر
Card image cap
تبلیغات ما

مشتریان به طور فزاینده ای آنلاین هستند. تبلیغات می تواند به آنها کمک کند تا کسب و کار شما را پیدا کنند.

مشاهده بیشتر
Card image cap
تبلیغات ما

مشتریان به طور فزاینده ای آنلاین هستند. تبلیغات می تواند به آنها کمک کند تا کسب و کار شما را پیدا کنند.

مشاهده بیشتر

توضیحات

pyComBat, a Python tool for batch effects correction in high-throughput molecular data using empirical Bayes methods
ویژگی مقدار
سیستم عامل -
نام فایل combat-0.3.3
نام combat
نسخه کتابخانه 0.3.3
نگهدارنده []
ایمیل نگهدارنده []
نویسنده Abdelkader Behdenna
ایمیل نویسنده abdelkader@epigenelabs.com
آدرس صفحه اصلی https://github.com/epigenelabs/pyComBat
آدرس اینترنتی https://pypi.org/project/combat/
مجوز -
# pyComBat pyComBat [1] is a Python 3 implementation of ComBat [2], one of the most widely used tool for correcting technical biases, called batch effects, in microarray expression data. More detailed documentation can be found at [this address](https://epigenelabs.github.io/pyComBat/). ## TO DO ## Minimum dependencies We list here the versions of the packages that have been used for development/testing of pyComBat, as well as for writing the documentation. ### pyComBat dependencies * python 3.6 * numpy 1.18.5 * mpmath 1.1.0 * pandas 0.24.2 * patsy 0.5.1 ### Documentation * sphinx 2.1.2 ## Usage example ### Installation You can install pyComBat directly with: ```python pip install combat ``` You can upgrade pyComBat to its latest version with: ```python pip install combat --upgrade ``` ### Running pyComBat The simplest way of using pyComBat is to first import it, and then simply use the pycombat function with default parameters: ```python from combat.pycombat import pycombat data_corrected = pycombat(data,batch) ``` * data: The expression matrix as a dataframe. It contains the information about the gene expression (rows) for each sample (columns). * batch: List of batch indexes. The batch list describes the batch for each sample. The list of batches contains as many elements as the number of columns in the expression matrix. ## How to contribute Please refer to [CONTRIBUTING.md](https://github.com/epigenelabs/pyComBat/blob/master/CONTRIBUTING.md) to learn more about the contribution guidelines. ## References [1] Behdenna A, Haziza J, Azencot CA and Nordor A. (2020) pyComBat, a Python tool for batch effects correction in high-throughput molecular data using empirical Bayes methods. bioRxiv doi: 10.1101/2020.03.17.995431 [2] Johnson W E, et al. (2007) Adjusting batch effects in microarray expression data using empirical Bayes methods. Biostatistics, 8, 118–127


زبان مورد نیاز

مقدار نام
>=3.6 Python


نحوه نصب


نصب پکیج whl combat-0.3.3:

    pip install combat-0.3.3.whl


نصب پکیج tar.gz combat-0.3.3:

    pip install combat-0.3.3.tar.gz