tRanslatome

DOI:10.18129 / B9.bioc.tRanslatome

多水平基因表达的比较

Bioconductor版本:Release (3.6)

通过比较两种生物条件(治疗vs.未治疗,患病vs.正常,突变vs.野生型)在不同基因表达水平(转录组,翻译组,蛋白质组)之间的差异表达基因(DEGs),使用几种统计方法:秩乘积,翻译效率,t检验,SAM, Limma, ANOTA, DESeq, edgeR。可以用散点图、直方图、MA图、标准差(SD)图、变异系数(CV)图绘制结果。检测显著富集的转录后调节因子(RBPs, miRNAs等)和基因本体术语在先前确定的两个表达水平的DEGs列表中。比较GO术语只富集其中一个层次或同时富集两个层次。计算来自两个表达层的丰富GO术语列表之间的语义相似度。用热图、雷达图和倒钩图目测和比较丰富的术语。

作者:Toma Tebaldi, Erik Dassi, Galena Kostoska

维护者:Toma Tebaldi < Tebaldi at science.unitn。它>,埃里克·达西<埃里克。达西在单位,它>

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细节

biocViews 生物信息学CellBiologyDifferentialExpressionGeneExpressionGeneRegulationHighThroughputSequencing微阵列MultipleComparisons质量控制监管软件
版本 1.16.0
在Bioconductor BioC 2.13 (R-3.0)(4.5年)
许可证 GPL-3
取决于 R(>= 2.15.0),方法,limmasigPathwaysamranotaDESeq刨边机RankProdtopGOorg.Hs.eg.dbGOSemSimHeatplusgplotsplotrixBiobase
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源库 git克隆https://git.bioconductor.org/packages/tRanslatome
包短Url //www.anjoumacpherson.com/packages/tRanslatome/
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