GSVA

DOI:10.18129 / B9.bioc.GSVA

此包适用于Bioconductor 3.11版本;有关稳定的最新发布版本，请参见GSVA．

微阵列和RNA-seq数据的基因集变异分析

Bioconductor版本:3.11

基因集变异分析(GSVA)是一种非参数、无监督的方法，用于通过表达数据集的样本估计基因集富集的变异。GSVA执行坐标系的变化，将数据从样本矩阵的基因转换为样本矩阵的基因集，从而允许评估每个样本的通路富集。这种新的GSVA富集评分矩阵有助于以通路为中心应用标准分析方法，如功能富集、生存分析、聚类、cnv通路分析或跨组织通路分析。

作者:Justin Guinney [aut, cre]， Robert Castelo [aut]， Alexey Sergushichev [ctb]

维护者:Justin Guinney < Justin。基尼在sagebase.org>

安装

要安装此包，请启动R(版本“4.0”)并输入:

如果(!requireNamespace("BiocManager"， quiet = TRUE)) install.packages("BiocManager") BiocManager::install(" gsa ")

对于R的旧版本，请参考相应的Bioconductor释放．

文档

要查看系统中安装的此包版本的文档，请启动R并输入:

browseVignettes(“GSVA”)

PDF	R脚本	基因集变异分析
PDF		参考手册
文本		新闻

细节

biocViews	GeneSetEnrichment，微阵列，通路，软件
版本	1.36.3
在Bioconductor	BioC 2.8 (R-2.13)(9.5年)
许可证	GPL (>= 2)
取决于	R (>= 3.5.0)
进口	方法，统计，utils，图形，BiocGenerics，S4Vectors，Biobase，SummarizedExperiment，GSEABase平行,BiocParallel，闪亮的，shinythemes，fastmatch
链接
建议	RUnit，limma，RColorBrewer，genefilter，刨边机，GSVAdata
SystemRequirements
增强了
URL	https://github.com/rcastelo/GSVA
BugReports	https://github.com/rcastelo/GSVA/issues
全靠我	SISPA
进口我	consensusOV，EGSEA，oppar，singleCellTK，TBSignatureProfiler，TNBC。CMS
建议我	MCbiclust
链接到我
构建报告

包档案

遵循bob 体育网址 在R会话中使用此包的说明。

源包	GSVA_1.36.3.tar.gz
Windows二进制	GSVA_1.36.3.zip(32位和64位)
macOS 10.13 (High Sierra)	GSVA_1.36.3.tgz
源库	git克隆https://git.bioconductor.org/packages/GSVA
源存储库(开发人员访问)	git克隆git@git.bioconductor.org:packages/GSVA
包短Url	//www.anjoumacpherson.com/packages/GSVA/
软件包下载报告	下载数据