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CNIC-Proteomics/Multiomics-pipeline
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- Anotación putativa de las m/z empleando CMM y simplificado con TurboPutative. - Exploratory Analysis and Quality Control Check o PCA independiente y combinada y análisis de varianza entre la proyección de las componentes y los metadatos o UMAP o Histograma & Boxplot o Scatter con distribución de logFC por clase lipídica - MOFA o Porcentaje de explicación de cada factor o Análisis de varianza entre la proyección y los metadatos o Features con coeficientes más significativos (y su LogFC) / Distribución de coeficientes o Heatmap con distribución de valores considerando los N coeficientes - rCCA o Cálculo de las correlaciones considerando todas las muestras . Tabla para explorar todas las correlaciones . Representar correlaciones entre proteína y clase lipídica (diapos) o Cálculo de las correlaciones diferenciales . Tabla para explorar todas las correlaciones . Representar correlaciones diferenciales para proteína y clase lipídica - Graphical Lasso o Cálculo de correlaciones diferenciales en cada ómica & Detección de comunidades & Significatividad de las comunidades mediante proyección y análisis de varianza & Enriquecimiento de las comunidades & Conexión entre comunidades de proteómica y metabolómica (esta parte no está clara) - Elastic Net o Construcción de Elastic Net con proteómica, metabolómica y ambas . AUC / -log(Spearman_pvalue) . Detección de features con elementos significativos y boxplot . Comparar modelo conjunto con modelos individuales . Evolución mediante eliminación iterada
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Set of Jupyter Notebooks, scripts and libraries to perform the multiomics integration.
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