GSVA

DOI:10.18129 / B9.bioc.GSVA

这个包是3.14版本Bioconductor;的稳定,最新的发布版本,请参阅GSVA

基因变异分析微阵列和RNA-seq数据

Bioconductor版本:3.14

基因变异分析(GSVA)是一种非参数,无监督方法估计变异的基因集富集的样品表达数据集。GSVA执行改变坐标系统,将数据从一个基因样本矩阵的基因片段的样本矩阵,从而使评价途径为每个样品浓缩。这个新矩阵GSVA浓缩成绩促进应用标准分析方法如功能性浓缩、生存分析、集群、CNV-pathway分析或cross-tissue通路分析,pathway-centric的方式。

作者:贾斯汀Guinney (aut (cre),罗伯特·Castelo (aut),阿列克谢Sergushichev[所有],巴勃罗·塞巴斯蒂安·罗德里格斯(施)

维护人员:贾斯汀Guinney <贾斯汀。在sagebase.org guinney >

从内部引用(R,回车引用(“GSVA”)):

安装

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如果(!要求(“BiocManager”,悄悄地= TRUE)) install.packages (“BiocManager”) BiocManager::安装(“GSVA”)

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HTML R脚本 组基因变异分析
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文本 新闻

细节

biocViews FunctionalGenomics,GeneSetEnrichment,微阵列,通路,RNASeq,软件
版本 1.42.0
Bioconductor自 BioC 2.8 (r - 2.13)(11年)
许可证 GPL (> = 2)
取决于 R (> = 3.5.0)
进口 方法、统计跑龙套、图形S4Vectors,IRanges,Biobase,SummarizedExperiment,GSEABase,矩阵平行,BiocParallel,SingleCellExperiment,sparseMatrixStats,DelayedArray,DelayedMatrixStats,HDF5Array,BiocSingular
链接
建议 BiocGenerics,RUnit,BiocStyle,knitr,rmarkdown,limma,RColorBrewer,org.Hs.eg.db,genefilter,刨边机,GSVAdata,闪亮的,shinydashboard,ggplot2,data.table,情节,未来,承诺,shinybusy,shinyjs
SystemRequirements
增强了
URL https://github.com/rcastelo/GSVA
BugReports https://github.com/rcastelo/GSVA/issues
取决于我 SISPA
进口我 consensusOV,EGSEA,逃避,oppar,singleCellTK,TBSignatureProfiler,TNBC.CMS
建议我 解耦,MCbiclust,麻雀
我的链接
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包档案

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源包 GSVA_1.42.0.tar.gz
Windows二进制 GSVA_1.42.0.zip
macOS 10.13(高山脉) GSVA_1.42.0.tgz
源库 git克隆https://git.bioconductor.org/packages/GSVA
源库(开发人员访问) git克隆git@git.bioconductor.org:包/ GSVA
包短Url //www.anjoumacpherson.com/packages/GSVA/
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