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Best practices and tools in R and Python for statistical processing and visualization of lipidomics and metabolomics data

Title: Best practices and tools in R and Python for statistical processing and visualization of lipidomics and metabolomics data
Authors: Idkowiak, JakubAff1, Aff2; Dehairs, JonasAff2; Schwarzerová, JanaAff3, Aff4, Aff5; Olešová, DominikaAff6, Aff7; Truong, Jacob X. M.Aff8, Aff9; Kvasnička, AlešAff10, Aff11; Eftychiou, MariosAff12, Aff13, Aff14, Aff15; Cools, RubenAff12, Aff13, Aff14; Spotbeen, XanderAff2; Jirásko, RobertAff1; Veseli, VullnetAff1; Giampà, MarcoAff16, Aff17; de Laat, VincentAff2; Butler, Lisa M.Aff8, Aff9; Weckwerth, WolframAff4, Aff18; Friedecký, DavidAff10; Demeulemeester, JonasAff12, Aff13, Aff14; Hron, KarelAff19; Swinnen, Johannes V.Aff2; Holčapek, MichalAff1, IDs41467025637511_cor1
Source: Nature Communications. 16(1)
Database: Springer Nature Journals