GSEAmining

DOI:10.18129 / B9.bioc.GSEAmining

这个包是3.12版本Bioconductor;的稳定,最新的发布版本,请参阅GSEAmining。

生物学意义的基因集富集分析输出

Bioconductor版本:3.12

基因集富集分析是一个非常强大的和有趣的计算方法,它允许一个简单的相关性差异表达基因和生物过程。不幸的是,尽管它是为了帮助研究人员解释它可以产生大量的基因表达数据结果很难解释的生物意义。许多可用的工具依赖于分层次结构基因本体论(去)减少reundandcy分类结果。然而,由于GSEA更多的基因集合,集合的流行,如分子特征数据库中出现。因为这些集合不是组织的,他们使用GSEA并不总是给一个直截了当的回答,或者换句话说,所有的meaninful信息可以挑战与当前可用的工具。由于这些原因,GSEAmining出生是一个简单的工具来创建可再生的报告来帮助研究人员GSEA输出的生物学意义。给出的结果GSEA GSEAmining集群不同的基因集集合的基础上存在相同的基因leadind边缘(核心)的子集。前缘那些基因子集最有助于浓缩得分的每个基因或基因集的集合。出于这个原因,基因集参与类似的生物过程应该分享共同的基因,进而聚集在一起。之后,GSEAmining能够识别并代表每个集群:——最丰富的条件在基因集的名称(如wordclouds)——最丰富的基因在前缘子集(如酒吧情节)。 In each case, positive and negative enrichments are shown in different colors so it is easy to distinguish biological processes or genes that may be of interest in that particular study.

作者:Oriol Arques (aut (cre)

维护人员:Oriol Arques < Oriol。在gmail.com arques >

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HTML	R脚本	GSEAmining
PDF		参考手册
文本		新闻
文本		许可证

细节

biocViews	聚类,GeneSetEnrichment,软件,可视化
版本	1.0.0
Bioconductor自	BioC 3.12 (r - 4.0)(0.5年)
许可证	GPL-3 |文件许可证
取决于	R (> = 4.0)
进口	dplyr,tidytext,dendextend,宠物猫,ggplot2,ggwordcloud,stringr,gridExtra,rlang、grDevices、图形、数据、方法
链接
建议	knitr,rmarkdown,BiocStyle,clusterProfiler,testthat
SystemRequirements
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包档案

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源包	GSEAmining_1.0.0.tar.gz
Windows二进制	GSEAmining_1.0.0.zip
macOS 10.13(高山脉)	GSEAmining_1.0.0.tgz
源库	git克隆https://git.bioconductor.org/packages/GSEAmining
源库(开发人员访问)	git克隆git@git.bioconductor.org:包/ GSEAmining
包短Url	//www.anjoumacpherson.com/packages/GSEAmining/
包下载报告	下载数据