这个包是3.13版本Bioconductor;的稳定,最新的发布版本,请参阅normr。
Bioconductor版本:3.13
健壮的规范化和区别ChIP-seq调用程序和数据。读统计建模共同作为一个二项与指定数量的组件混合模型。合身的背景估计占浓缩在某些地区的影响,因此,代表了一个适当的零假设。这个健壮的背景是用来识别显著富集或贫化区。
作者:约翰内斯·赫尔穆特(aut (cre) Ho-Ryun涌(aut)
维护人员:约翰内斯·赫尔穆特<约翰内斯。赫尔穆特在laborberlin.com >
从内部引用(R,回车引用(“normr”)
):
安装这个包,开始R(版本“4.1”)并输入:
如果(!requireNamespace (“BiocManager”,悄悄地= TRUE)) install.packages (“BiocManager”) BiocManager::安装(“normr”)
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:
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HTML | R脚本 | 介绍normR包 |
参考手册 | ||
文本 | 新闻 |
biocViews | 对齐,贝叶斯,ChIPSeq,分类,DataImport,DifferentialPeakCalling,FunctionalGenomics,遗传学,MultipleComparison,归一化,PeakDetection,预处理,RIPSeq,软件 |
版本 | 1.18.1 |
Bioconductor自 | BioC 3.4 (r - 3.3)(5年) |
许可证 | GPL-2 |
取决于 | R (> = 3.3.0) |
进口 | 方法、统计跑龙套,grDevices平行,GenomeInfoDb,GenomicRanges,IRanges,Rcpp(> = 0.11),qvalue(> = 2.2),bamsignals(> = 1.4),rtracklayer(> = 1.32) |
链接 | Rcpp |
建议 | BiocStyle,testthat(> = 1.0),knitr,rmarkdown |
SystemRequirements | c++ 11 |
增强了 | BiocParallel |
URL | https://github.com/your-highness/normR |
BugReports | https://github.com/your-highness/normR/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 | normr_1.18.1.tar.gz |
Windows二进制 | normr_1.18.1.zip |
macOS 10.13(高山脉) | normr_1.18.1.tgz |
源库 | git克隆https://git.bioconductor.org/packages/normr |
源库(开发人员访问) | git克隆git@git.bioconductor.org:包/ normr |
包短Url | //www.anjoumacpherson.com/packages/normr/ |
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