バイオインフォマティクスツール･パッケージを自作する
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多変量解析を用いたオミックスデータ解析のためのRパッケージloadingsの開発 @ Bio”Pack”athon2024#9
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多変量解析を用いたオミックスデータ解析のためのRパッケージloadingsの開発 @ Bio”Pack”athon2024#9
2024年9月20日に開催されたBio"Pack"athon 2024 #9 Osaka Workshopから、山本博之氏による「多変量解析を用いたオミックスデータ解析のためのRパッケージloadingsの開発」をお送りします。本講演では、（平滑化）主成分分析、部分的最小二乗回帰、正準相関分析などで、データの低次元スコアに寄与する"因子負荷量"の統計学的仮説検定を行うRパッケージloadingsを紹介しています。
この講演動画は、Bio”Pack”athon（バイオパッカソン）からご寄託いただきました。 Bio”Pack”athonでは、以下のような活動をしています。
- ・パッケージ開発に関するミートアップ(月一開催)
- ・日本語によるパッケージング教材の拡充化
- ・Bioconductorへの登録サポート
Highlights
- 00:40 1. メタボロームデータ解析の流れ
- 02:44 2. 概要
- 04:47 3. 主成分分析
- 07:03 4. 因子負荷量を用いた代謝物の選び方
- 10:50 5. loadingsパッケージ
- 12:35 6. 主成分分析の拡張（平滑化主成分分析、OS-PCA）
- 20:31 7. PLSと負荷量
- 23:26 8. PLS-DA（群情報の利用）
- 28:25 9. 正準相関分析（CCA）とPLSの比較
- 30:49 10. PLS-ROG（順序のある群情報の利用）
- 31:43 11. マルチオミックスデータ解析のための多変量解析（マルチセットPLS、マルチセットPLS-ROG）
- 34:41 12. まとめ
- 35:35 13. 質疑応答
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240929_biopack_yamamoto.mov