安装这个包,开始R和输入:
# #试试http://如果https:// url不支持源(“//www.anjoumacpherson.com/biocLite.R”) biocLite (“MoonlightR”)
在大多数情况下,您不需要下载包存档。
Bioconductor版本:版本(3.5)
动机:癌症机制的理解需要识别的基因发挥作用在病理学的发展和作用的特征(特别是癌基因和肿瘤抑制)。结果:我们提供了一个R / bioconductor包叫做MoonlightR返回一个特定的癌症类型的候选人司机基因列表,TCGA表达数据的基础上。该方法首先推断基因调控网络,然后进行功能富集分析(FEA)(实现一个上游的监管机构分析,URA所言)分数的重要性众所周知的生物过程对研究癌症类型。最终,通过随机森林,MoonlightR预测两个特定角色的候选人司机基因:i)肿瘤抑制基因(次数)和ii)致癌基因(OCGs)。因此,这种方法不仅识别基因扮演双重角色(例如,在另一个癌症类型和OCG次数)也有助于阐明生物过程潜在的特定角色。特别是,MoonlightR可以用来发现OCGs和次数相同的癌症类型。这可能有助于回答这个问题之间是否有些基因改变作用早期阶段(I, II)和后期(III, IV)在乳腺癌。在未来,这种分析可能有助于确定不同的抵抗化疗治疗的原因。
作者:安东尼奥Colaprico *, Catharina奥尔森*,克劳迪娅静脉,Thilde Terkelsen, Laura Cantini Gloria Bertoli,安德烈•奥尔森,安德烈·兹诺瓦耶夫Emmanuel Barillot伊莎贝拉卡斯蒂格利奥尼,埃琳娜•帕帕里奥蒋禄卡波特米
维护人员:安东尼奥Colaprico <安东尼奥。colaprico ulb.ac。<在ulb.ac.be colsen > >, Catharina奥尔森
从内部引用(R,回车引用(“MoonlightR”)
):
安装这个包,开始R和输入:
# #试试http://如果https:// url不支持源(“//www.anjoumacpherson.com/biocLite.R”) biocLite (“MoonlightR”)
HTML | R脚本 | 装饰图案的标题 |
参考手册 | ||
文本 | 新闻 |
biocViews | DNAMethylation,DifferentialExpression,DifferentialMethylation,GeneExpression,GeneRegulation,GeneSetEnrichment,MethylationArray,网络,NetworkEnrichment,通路,软件,生存 |
版本 | 1.2.0 |
Bioconductor自 | BioC 3.4 (r - 3.3)(1年) |
许可证 | GPL (> = 3) |
取决于 | R (> = 3.3),doParallel,foreach |
进口 | parmigene,randomForest,SummarizedExperiment,gplots,circlize,RColorBrewer,养蜂人,clusterProfiler,剂量,Biobase,limmagrDevices图形,TCGAbiolinks,GEOquery统计数据,RISmed、网格跑龙套 |
链接 | |
建议 | BiocStyle,knitr,rmarkdown,testthat,devtools,roxygen2,png |
SystemRequirements | |
增强了 | |
URL | https://github.com/torongs82/Moonlight |
BugReports | https://github.com/torongs82/Moonlight/issues |
取决于我 | |
进口我 | |
建议我 | |
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 | MoonlightR_1.2.0.tar.gz |
Windows二进制 | MoonlightR_1.2.0.zip |
Mac OS X 10.11(埃尔卡皮坦) | MoonlightR_1.2.0.tgz |
源库 | git克隆https://git.bioconductor.org/packages/MoonlightR |
包短Url | //www.anjoumacpherson.com/packages/MoonlightR/ |
包下载报告 | 下载数据 |