ppcseq

DOI:10.18129 / B9.bioc.ppcseq

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

概率异常RNA序列广义线性模型的识别

Bioconductor版本:3.14

相对转录丰度已经被证明是一个有价值的工具对于理解生物系统的功能基因。使用RNA转录丰度的微分分析测序数据,负二项模型是迄今为止最频繁采用。然而,常见的方法是基于一个负二项模型不健壮的极端异常值,我们发现丰富的公共数据集。到目前为止,还没有严格的异常值和概率方法检测已经开发了RNA序列数据,识别主要是目视检查。最新进展在贝叶斯算法允许大规模的观测数据对比对其理论分布的统计模型。这里我们提出ppcseq,识别记录的关键质量控制工具,包括异常数据点的微分表达式的分析,不遵循一个负二项分布。应用ppcseq分析几个公开的数据集使用流行的工具,我们从3 - 10%的差异表明,丰富的成绩单在算法和数据集数据异常值的存在夸大了。

作者:斯特凡诺Mangiola (aut (cre)

维护人员:斯特凡诺Mangiola < mangiolastefano gmail.com >

安装

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(“ppcseq”)

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文档

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HTML	R脚本	ppcseq包的概述
PDF		参考手册

细节

biocViews	聚类,DifferentialExpression,GeneExpression,归一化,质量控制,RNASeq,测序,软件,转录,转录组
版本	1.2.0
Bioconductor自	BioC 3.13 (r - 4.1)(1年)
许可证	GPL-3
取决于	R (> = 4.1.0)
进口	方法,Rcpp(> = 0.12.0),rstan(> = 2.18.1),rstantools(> = 2.0.0),宠物猫,dplyr,magrittr,purrr,未来,furrr,tidyr(> = 0.8.3.9000),生命周期,ggplot2,foreach,tidybayes,刨边机,benchmarkme平行,rlang,统计,跑龙套,图形
链接	黑洞(> = 1.66.0),Rcpp(> = 0.12.0),RcppEigen(> = 0.3.3.3.0),rstan(> = 2.18.1),StanHeaders(> = 2.18.0)
建议	knitr,testthat,BiocStyle,rmarkdown
SystemRequirements	GNU使
增强了
URL
BugReports	https://github.com/stemangiola/ppcseq/issues
取决于我
进口我
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包档案

遵循bob 体育网址 指示在R会话中使用这个包。

源包	ppcseq_1.2.0.tar.gz
Windows二进制	ppcseq_1.2.0.zip
macOS 10.13(高山脉)	ppcseq_1.2.0.tgz
源库	git克隆https://git.bioconductor.org/packages/ppcseq
源库(开发人员访问)	git克隆git@git.bioconductor.org:包/ ppcseq
包短Url	//www.anjoumacpherson.com/packages/ppcseq/
包下载报告	下载数据