gCMAP

DOI:10.18129 / B9.bioc.gCMAP

这个包是3.10版本Bioconductor;的稳定,最新的发布版本,请参阅gCMAP

连通性的类似分析的工具

Bioconductor版本:3.10

gCMAP包提供了一个比较差的工具包通过基因集富集分析基因表达谱。从归一化微阵列或RNA-seq基因表达值(存储在列表ExpressionSet和CountDataSet对象)包执行微分表达式分析使用limma或DESeq包。提供一个简单的基因列表标识符,全球微分表达谱或完整的实验数据作为输入,用户可以使用一组统一的几个著名的基因集富集分析方法来检索实验相似的基因表达的变化。考虑到基因表达变化的方向性,gCMAPQuery介绍SignedGeneSet类,直接扩展GeneSet GSEABase包。提高性能的大型查询,多个基因集作为发病率稀疏矩阵存储在CMAPCollection分野。1的gCMAP提供实现。确切概率法(费舍尔,J R统计Soc, 1922) 2。“连接图”方法(羊肉等,科学,2006)3。参数和非参数统计总结(江和绅士,生物信息学,2007)和4。Wilcoxon / Mann-Whitney排名和统计(Wilcoxon,生物识别技术通报,1945)以及包装为5。 camera (Wu & Smyth, Nucleic Acid Res, 2012) 6. mroast and romer (Wu et al, Bioinformatics, 2010) functions from the limma package and 7. wraps the gsea method from the mgsa package (Bauer et al, NAR, 2010). All methods return CMAPResult objects, an S4 class inheriting from AnnotatedDataFrame, containing enrichment statistics as well as annotation data and providing simple high-level summary plots.

作者:托马斯Sandmann < Sandmann。在gmail.com t >,Richard Bourgon and Sarah Kummerfeld

维护人员:托马斯Sandmann < Sandmann。在gmail.com t >

从内部引用(R,回车引用(“gCMAP”)):

安装

安装这个包,开始R(版本“3.6”)并输入:

如果(!requireNamespace (“BiocManager”,悄悄地= TRUE)) install.packages (“BiocManager”) BiocManager::安装(“gCMAP”)

R的旧版本,请参考适当的Bioconductor释放

文档

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文本 新闻

细节

biocViews 注释,微阵列,通路,软件
版本 1.30.0
Bioconductor自 BioC 2.11 (r - 2.15)(7.5年)
许可证 艺术- 2.0
取决于 GSEABase,limma(> = 3.20.0)
进口 Biobase、方法、GSEAlm,类别,矩阵(> = 1.0.9),平行,注释,genefilter,AnnotationDbi,DESeqgrDevices图形,统计,跑龙套,bigmemory,bigmemoryExtras(> = 1.1.2)
链接
建议 BiocGenerics,KEGG.db,reactome.db,RUnit,GO.db,mgsa
SystemRequirements
增强了
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包档案

遵循bob 体育网址 指示在R会话中使用这个包。

源包 gCMAP_1.30.0.tar.gz
Windows二进制
Mac OS X 10.11(埃尔卡皮坦) gCMAP_1.30.0.tgz
源库 git克隆https://git.bioconductor.org/packages/gCMAP
源库(开发人员访问) git克隆git@git.bioconductor.org:包/ gCMAP
包短Url //www.anjoumacpherson.com/packages/gCMAP/
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