Bioconductor版本:版本(3.16)
到目前为止,成千上万的单核苷酸多态性(snp)发现与复杂的特征和疾病相关。然而,绝大多数的这些变异单核苷酸多态性位于非编码基因的一部分,并可能会影响监管元素,如增强剂和推动者,而不是一个蛋白质的功能。因此,了解遗传性状的分子机制和疾病,研究变得日益重要的影响SNP在附近分子特征如染色质环境或转录因子(TF)绑定。朝着这一目标,我们开发了SNPhood,用户友好的* Bioconductor * R包调查和可视化的本地社区的一组感兴趣的snp门店数据如染色质标记或转录因子结合位点ChIP-Seq或RNA - Seq实验。SNPhood由一组易于使用的函数提取、规范化和总结阅读基因组区域,执行各种数据质量检查,正常使用额外的输入文件,读取计算集群和可视化区域根据绑定模式。周围的地区每个SNP可以被用户定义的方式,允许广泛的分析模式以及特定绑定的详细调查的形状。此外,SNPhood支持与基因型信息集成研究和可视化genotype-specific绑定模式。最后,SNPhood可以用于确定,调查,和可视化allele-specific绑定模式感兴趣的snp。
作者:基督教阿诺德(aut (cre) Pooja Bhat (aut),朱迪思Zaugg (aut)
维护人员:基督教阿诺德<基督教。阿诺德在embl.de >
从内部引用(R,回车引用(“SNPhood”)
):
安装这个包,开始R(版本“4.2”)并输入:
如果(!要求(“BiocManager”,悄悄地= TRUE)) install.packages (“BiocManager”) BiocManager::安装(“SNPhood”)
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 (“SNPhood”)
HTML | R脚本 | 介绍和方法论的细节 |
HTML | R脚本 | 工作流示例 |
参考手册 | ||
文本 | 新闻 |
biocViews | 软件 |
版本 | 1.28.0 |
Bioconductor自 | BioC 3.2 (r - 3.2)(7.5年) |
许可证 | LGPL (> = 3) |
取决于 | R (> = 3.5.0),GenomicRanges,Rsamtools,data.table,使彻底失败 |
进口 | DESeq2,集群,ggplot2,晶格,GenomeInfoDb,BiocParallel,VariantAnnotation,BiocGenerics,IRanges、方法、SummarizedExperiment,RColorBrewer,BiostringsgrDevices,gridExtra、统计数据、网格跑龙套,reshape2,尺度,S4Vectors |
链接 | |
建议 | BiocStyle,knitr,pryr,rmarkdown,SNPhoodData,corrplot |
SystemRequirements | |
增强了 | |
URL | //www.anjoumacpherson.com/packages/SNPhood |
BugReports | christian.arnold@embl.de |
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 | SNPhood_1.28.0.tar.gz |
Windows二进制 | SNPhood_1.28.0.zip |
macOS二进制(x86_64) | SNPhood_1.28.0.tgz |
macOS二进制(arm64) | SNPhood_1.28.0.tgz |
源库 | git克隆https://git.bioconductor.org/packages/SNPhood |
源库(开发人员访问) | git克隆git@git.bioconductor.org:包/ SNPhood |
Bioc包浏览器 | https://code.bioconductor.org/browse/SNPhood/ |
包短Url | //www.anjoumacpherson.com/packages/SNPhood/ |
包下载报告 | 下载数据 |