这个包是3.14版本Bioconductor;的稳定,最新的发布版本,请参阅可可。
Bioconductor版本:3.14
可可方法对于理解样本之间的表观遗传变异。可可可以用表观遗传数据,包括基因组坐标和一个表观遗传信号,如DNA甲基化和染色质易访问性数据。描述的方法在一个高水平、可可量化inter-sample变异监督或无监督技术然后使用一个数据库的“区域设置”注释样本之间的差异。一套区域是一组共享一个生物学注释的基因组区域,例如转录因子(TF)绑定地区,组蛋白修饰地区,或开放的染色质区域。可可可以识别地区集与样品的表观遗传变异,增加相关数据的变化的理解。
作者:约翰·劳森(aut (cre),内森谢菲尔德(aut) (http://www.databio.org),贾森·史密斯(施)
维护人员:约翰·劳森< jtl2hk virginia.edu >
从内部引用(R,回车引用(“可可”)
):
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如果(!要求(“BiocManager”,悄悄地= TRUE)) install.packages (“BiocManager”) BiocManager::安装(“可可”)
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browseVignettes(“可可”)
HTML | R脚本 | 协调相关变异分析的介绍 |
参考手册 | ||
文本 | 新闻 |
biocViews | ATACSeq,ChIPSeq,DNAMethylation,DNaseSeq,表观遗传学,FunctionalGenomics,GeneRegulation,GenomeAnnotation,GenomicVariation,ImmunoOncology,MethylSeq,MethylationArray,PrincipalComponent,测序,软件,SystemsBiology |
版本 | 2.8.0 |
Bioconductor自 | BioC 3.8 (r - 3.5)(3.5年) |
许可证 | GPL-3 |
取决于 | R (> = 3.5),GenomicRanges |
进口 | BiocGenerics,S4Vectors,IRanges,data.table,ggplot2,Biobase、统计数据、方法ComplexHeatmap,米拉,tidyr、网格、grDevicessimpleCache,fitdistrplus |
链接 | |
建议 | knitr平行,testthat,BiocStyle,rmarkdown,AnnotationHub,萝拉 |
SystemRequirements | |
增强了 | |
URL | http://code.databio.org/COCOA/ |
BugReports | https://github.com/databio/COCOA |
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 | COCOA_2.8.0.tar.gz |
Windows二进制 | COCOA_2.8.0.zip |
macOS 10.13(高山脉) | COCOA_2.8.0.tgz |
源库 | git克隆https://git.bioconductor.org/packages/COCOA |
源库(开发人员访问) | git克隆git@git.bioconductor.org:包/可可 |
包短Url | //www.anjoumacpherson.com/packages/COCOA/ |
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