这个包是3.11版本Bioconductor;的稳定,最新的发布版本,请参阅GenoGAM。
Bioconductor版本:3.11
这个包可以统计分析的全基因组数据和平滑函数使用广义可加模型的基础上,实现从R-package“mgcv”。它提供ChIP-Seq数据的统计分析方法包括推断蛋白质的入住率,点态和哪些地区差异分析。分散估计和平滑参数是由交叉验证。扩展广义相加模型拟合的整个染色体是通过并行的重叠基因间隔。
作者:Georg斯特里克(aut (cre),亚历山大·恩格尔哈特(aut),朱利安Gagneur (aut)
维护人员:Georg前锋< Georg。前锋:protonmail.com >
从内部引用(R,回车引用(“GenoGAM”)
):
安装这个包,开始R(版本“4.0”)并输入:
如果(!requireNamespace (“BiocManager”,悄悄地= TRUE)) install.packages (“BiocManager”) BiocManager::安装(“GenoGAM”)
R的旧版本,请参考适当的Bioconductor释放。
查看文档的版本这个包安装在您的系统,开始R和输入:
browseVignettes (“GenoGAM”)
HTML | R脚本 | 建模与GenoGAM ChIP-Seq数据2.0:全基因组广义加性模型 |
参考手册 | ||
文本 | 新闻 |
biocViews | ChIPSeq,ChipOnChip,DifferentialExpression,DifferentialPeakCalling,表观遗传学,遗传学,ImmunoOncology,回归,软件,WholeGenome |
版本 | 2.6.0 |
Bioconductor自 | BioC 3.3 (r - 3.3)(4.5年) |
许可证 | GPL-2 |
取决于 | R (> = 3.5),SummarizedExperiment(> = 1.1.19),HDF5Array(> = 1.8.0),rhdf5(> = 2.21.6),S4Vectors(> = 0.23.18),矩阵(> = 1.2 8),data.table(> = 1.9.4) |
进口 | Rcpp(> = 0.12.14),sparseinv(> = 0.1.1),Rsamtools(> = 1.18.2),GenomicRanges(> = 1.23.16),BiocParallel(> = 1.5.17),DESeq2(> = 1.11.23),futile.logger(> = 1.4.1),GenomeInfoDb(> = 1.7.6),GenomicAlignments(> = 1.7.17),IRanges(> = 2.5.30),Biostrings(> = 2.39.14),DelayedArray(> = 0.3.19)、方法、统计数据 |
链接 | Rcpp,RcppArmadillo |
建议 | BiocStyle,chipseq(> = 1.21.2),迷幻药(> = 3.0.0),genefilter(> = 1.54.2),ggplot2(> =魅惑,testthat,knitr,rmarkdown |
SystemRequirements | |
增强了 | |
URL | https://github.com/gstricker/GenoGAM |
BugReports | https://github.com/gstricker/GenoGAM/issues |
取决于我 | |
进口我 | |
建议我 | |
我的链接 | |
构建报告 |
遵循bob 体育网址 指示在R会话中使用这个包。
源包 | GenoGAM_2.6.0.tar.gz |
Windows二进制 | GenoGAM_2.6.0.zip(32位和64位) |
macOS 10.13(高山脉) | GenoGAM_2.6.0.tgz |
源库 | git克隆https://git.bioconductor.org/packages/GenoGAM |
源库(开发人员访问) | git克隆git@git.bioconductor.org:包/ GenoGAM |
包短Url | //www.anjoumacpherson.com/packages/GenoGAM/ |
包下载报告 | 下载数据 |