GCMAP.

DOI：10.18129 / b9.bioc.gcmap.

此套餐适用于Biocumonds 3.7版;对于稳定的最新版本版本，请参阅GCMAP.。

连接地图的工具 - 类似地图分析

生物导体版本：3.7

GCMAP包提供了一种工具包，用于通过基因设定富集分析比较差异基因表达谱。从归一化的微阵列或RNA-SEQ基因表达式（存储在ExpressIpset和CountDataset对象列表中）开始，该包使用Limma或Deseq包来执行差异表达式分析。提供简单的基因标识符列表，从完整的实验中作为输入中的全局差异表达简档或数据，用户可以使用统一的几种众所周知的基因设定富集分析方法来检索基因表达的类似变化的实验。要考虑基因表达变化的方向性，GCMapQuery介绍了SignedGeneset类，直接从GSEABase封装扩展了遗传仪。为了提高大查询的性能，多个基因集在CMAPCollection ESET内存储为稀疏入射矩阵。GCMAP.offers implementations of 1. Fisher's exact test (Fisher, J R Stat Soc, 1922) 2. The "connectivity map" method (Lamb et al, Science, 2006) 3. Parametric and non-parametric t-statistic summaries (Jiang & Gentleman, Bioinformatics, 2007) and 4. Wilcoxon / Mann-Whitney rank sum statistics (Wilcoxon, Biometrics Bulletin, 1945) as well as wrappers for the 5. camera (Wu & Smyth, Nucleic Acid Res, 2012) 6. mroast and romer (Wu et al, Bioinformatics, 2010) functions from the limma package and 7. wraps the gsea method from the mgsa package (Bauer et al, NAR, 2010). All methods return CMAPResult objects, an S4 class inheriting from AnnotatedDataFrame, containing enrichment statistics as well as annotation data and providing simple high-level summary plots.

作者：Thomas Sandmann ，Richard Bourgon 和Sarah Kummerfeld

维护者：Thomas Sandmann

安装

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PDF.	r script.	创建参考数据集
PDF.	r script.	GCMAP类和方法
PDF.		参考手册
文本		消息

细节

Biocviews.	注解那微阵列那途径那软件
版本	1.24.0
在生物导体中以来	BIOC 2.11（R-2.15）（6年）
执照	艺术-2.0
依靠	GSEABASE.那林马（> = 3.20.0）
进口	BioBase.， 方法，GSEALM那类别那矩阵（> = 1.0.9），并行，注释那Genefilter.那annotationdbi.那DESEQ.，grdevices，图形，统计数据，utils，bigmemory.那bigmemoryextras.（> = 1.1.2）
链接到
建议	生物根系那kegg.db.那反弹.DB.那运行那go.db.那MGSA.
系统要求
加强
URL.
取决于我	gcmapweb.
进口我
建议我
链接给我
建立报告

包档案包

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源包	gcmap_1.24.0.tar.gz.
Windows二进制文件
Mac OS x 10.11（El Capitan）	gcmap_1.24.0.tgz.
源存储库	git clone https://git.biocumon.org/packages/gcmap.
源存储库（开发人员访问）	git clone git@git.biocondion.org：包/ gcmap
包短网址	http://biocidodder.org/packages/gcmap/
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