可可

DOI:10.18129 / B9.bioc.COCOA

协调相关变异分析

Bioconductor版本:版本(3.17)

可可方法对于理解样本之间的表观遗传变异。可可可以用表观遗传数据,包括基因组坐标和一个表观遗传信号,如DNA甲基化和染色质易访问性数据。描述的方法在一个高水平、可可量化inter-sample变异监督或无监督技术然后使用一个数据库的“区域设置”注释样本之间的差异。一套区域是一组共享一个生物学注释的基因组区域,例如转录因子(TF)绑定地区,组蛋白修饰地区,或开放的染色质区域。可可可以识别地区集与样品的表观遗传变异,增加相关数据的变化的理解。

作者:约翰·劳森(aut (cre),内森谢菲尔德(aut) (http://www.databio.org),贾森·史密斯(施)

维护人员:约翰·劳森< jtl2hk virginia.edu >

安装

安装这个包,开始R(版本“4.3”)并输入:

如果(!要求(“BiocManager”,悄悄地= TRUE)) install.packages (“BiocManager”) BiocManager::安装(“可可”)

R的旧版本,请参考适当的Bioconductor释放。

文档

查看文档的版本这个包安装在您的系统,开始R和输入:

browseVignettes(“可可”)

HTML	R脚本	协调相关变异分析的介绍
PDF		参考手册
文本		新闻

细节

biocViews	ATACSeq,ChIPSeq,DNAMethylation,DNaseSeq,表观遗传学,FunctionalGenomics,GeneRegulation,GenomeAnnotation,GenomicVariation,ImmunoOncology,MethylSeq,MethylationArray,PrincipalComponent,测序,软件,SystemsBiology
版本	2.14.0
Bioconductor自	BioC 3.8 (r - 3.5)(4.5年)
许可证	GPL-3
取决于	R (> = 3.5),GenomicRanges
进口	BiocGenerics,S4Vectors,IRanges、数据。表、ggplot2Biobase、统计数据、方法ComplexHeatmap,米拉、tidyr、网格grDevices、simpleCache fitdistrplus
链接
建议	testthat knitr,平行,BiocStylermarkdown,AnnotationHub,萝拉
SystemRequirements
增强了
URL	http://code.databio.org/COCOA/
BugReports	https://github.com/databio/COCOA
取决于我
进口我
建议我
我的链接
构建报告

包档案

遵循bob 体育网址 指示在R会话中使用这个包。

源包	COCOA_2.14.0.tar.gz
Windows二进制	COCOA_2.14.0.zip
macOS二进制(x86_64)	COCOA_2.14.0.tgz
macOS二进制(arm64)	COCOA_2.13.0.tgz
源库	git克隆https://git.bioconductor.org/packages/COCOA
源库(开发人员访问)	git克隆git@git.bioconductor.org:包/可可
Bioc包浏览器	https://code.bioconductor.org/browse/COCOA/
包短Url	//www.anjoumacpherson.com/packages/COCOA/
包下载报告	下载数据