这个包是3.14版本Bioconductor;的稳定,最新的发布版本,请参阅RiboDiPA。
Bioconductor版本:3.14
这个包执行微分Ribo-seq数据模式分析。它能够识别基因明显不同模式之间的核糖体足迹两个条件。RiboDiPA包含五个主要组件包括bam文件处理、p区映射,数据面元、微分模式分析和足迹可视化。
作者:李克伦(aut),马特(aut)希望,Xiaozhong王(aut),中正大学王(aut (cre)
维护人员:王中正大学< jzwang northwestern.edu >
从内部引用(R,回车引用(“RiboDiPA”)
):
安装这个包,开始R(版本“4.1”)并输入:
如果(!要求(“BiocManager”,悄悄地= TRUE)) install.packages (“BiocManager”) BiocManager::安装(“RiboDiPA”)
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 (“RiboDiPA”)
HTML | R脚本 | RiboDiPA |
参考手册 | ||
文本 | 新闻 |
biocViews | 对齐,报道,DataImport,DifferentialExpression,GeneExpression,GeneRegulation,ImmunoOncology,归一化,质量控制,RNASeq,RiboSeq,测序,软件 |
版本 | 1.2.0 |
Bioconductor自 | BioC 3.13 (r - 4.1)(1年) |
许可证 | LGPL (> = 3) |
取决于 | R (> = 4.1),Rsamtools,GenomicFeatures,GenomicAlignments |
进口 | Rcpp(> = 1.0.2中)、图形数据,data.table,精英主义、方法、S4Vectors,IRanges,GenomicRanges,matrixStats,reldist,doParallel,foreach平行,qvalue,DESeq2,ggplot2,BiocFileCache |
链接 | Rcpp |
建议 | knitr,rmarkdown |
SystemRequirements | |
增强了 | |
URL | |
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 | RiboDiPA_1.2.0.tar.gz |
Windows二进制 | RiboDiPA_1.2.0.zip(32位和64位) |
macOS 10.13(高山脉) | RiboDiPA_1.2.0.tgz |
源库 | git克隆https://git.bioconductor.org/packages/RiboDiPA |
源库(开发人员访问) | git克隆git@git.bioconductor.org:包/ RiboDiPA |
包短Url | //www.anjoumacpherson.com/packages/RiboDiPA/ |
包下载报告 | 下载数据 |