Bioconductor版本:版本(3.6)
RaMWAS methylome-wide协会研究提供了一个完整的工具集(mwa)。它是专门为数据浓缩甲基化分析为基础,但也可以应用于其他数据。分析管道包括七个步骤:(1)扫描一致从BAM读取文件,(2)计算的质量控制措施,(3)建立甲基化分数(覆盖率)矩阵,(4)主成分分析用于捕获批处理效果和检测的异常值,(5)关联分析对表型的利益而纠正顶级pc和协变量,(6)注释的重大发现,和(7)multi-marker分析使用弹性网(甲基化风险评分)。此外,RaMWAS包括methlyation和基因型数据的联合分析的工具。
作者:安德烈Shabalin (aut (cre), Shaunna L克拉克(aut),穆罕默德·W Hattab (aut),卡罗丽娜一Aberg (aut),埃德温·J C G van den Oord (aut)
维护人员:安德烈Shabalin < ashabalin vcu.edu >
从内部引用(R,回车引用(“ramwas”)
):
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 (“ramwas”)
HTML | R脚本 | 1。概述 |
HTML | R脚本 | 2。CpG集 |
HTML | R脚本 | 3所示。BAM质量控制措施 |
HTML | R脚本 | 4所示。甲基化和基因型数据的联合分析 |
HTML | R脚本 | 5。分析来自其他来源的数据 |
HTML | R脚本 | 6。RaMWAS参数 |
参考手册 | ||
文本 | 新闻 |
biocViews | BatchEffect,报道,DNAMethylation,DifferentialMethylation,归一化,预处理,PrincipalComponent,质量控制,测序,软件,可视化 |
版本 | 1.2.0 |
Bioconductor自 | BioC 3.5 (r - 3.4)(1年) |
许可证 | LGPL-3 |
取决于 | R(> = 3.3.0)、方法filematrix |
进口 | 图形、统计、跑龙套,消化,glmnet,KernSmoothgrDevices,GenomicAlignments,Rsamtools平行,biomaRt,Biostrings,BiocGenerics |
链接 | |
建议 | knitr,rmarkdown,老鸨,BiocStyle,BSgenome.Hsapiens.UCSC.hg19,SNPlocs.Hsapiens.dbSNP144.GRCh37,BSgenome.Ecoli.NCBI.20080805 |
SystemRequirements | |
增强了 | |
URL | //www.anjoumacpherson.com/packages/ramwas/ |
BugReports | https://github.com/andreyshabalin/ramwas/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 | ramwas_1.2.0.tar.gz |
Windows二进制 | ramwas_1.2.0.zip(32位和64位) |
Mac OS X 10.11(埃尔卡皮坦) | ramwas_1.2.0.tgz |
源库 | git克隆https://git.bioconductor.org/packages/ramwas |
包短Url | //www.anjoumacpherson.com/packages/ramwas/ |
包下载报告 | 下载数据 |