SNPRelate

DOI:10.18129 / B9.bioc.SNPRelate

SNP数据相关性和主成分分析的并行计算工具集

Bioconductor版本:发行版(3.16)

全基因组关联研究(GWAS)被广泛用于研究疾病和性状的遗传基础，但它们提出了许多计算挑战。我们开发了一个R包SNPRelate，利用CoreArray基因组数据结构(GDS)数据文件为GWAS中的单核苷酸多态性(SNP)数据提供二进制格式。GDS格式提供了专门为具有两个比特的整数设计的有效操作，因为SNP只能占用两个比特。SNPRelate还设计用于多核对称多处理计算机体系结构的并行计算，加速SNP数据上的两个关键计算:主成分分析(PCA)和使用身份-下降测量的相关性分析。在S4类和泛型函数的支持下，GWASTools包也使用了SNP GDS格式。扩展的GDS格式在SeqArray包中实现，以支持全基因组和全外显子组变异数据中的单核苷酸变异(SNVs)、插入/删除多态性(indel)和结构变异调用的存储。

作者:郑秀文[aut, cre, cph]， Stephanie Gogarten [ctb]， Cathy Laurie [ctb]， Bruce Weir [ctb, ths]

维护者:郑秀文

安装

要安装这个包，启动R(版本“4.2”)并输入:

如果(!require("BiocManager"， quiet = TRUE)) install.packages("BiocManager")

对于R的旧版本，请参考相应的Bioconductor释放．

文档

要查看系统中安装的此包版本的文档，请启动R并输入:

browseVignettes(“SNPRelate”)

超文本标记语言	R脚本	SNPRelate教程
PDF		参考手册
文本		新闻

细节

biocViews	遗传学，基础设施，PrincipalComponent，软件，StatisticalMethod
版本	1.32.0
在Bioconductor	BioC 3.0 (R-3.1)(八年)
许可证	GPL-3
取决于	R (>= 2.15)，gdsfmt(> = 1.8.3)
进口	方法
链接	gdsfmt
建议	平行,矩阵，RUnit，knitr，减价，rmarkdown，质量，BiocGenerics
SystemRequirements
增强了	SeqArray(> = 1.12.0)
URL	https://github.com/zhengxwen/SNPRelate
BugReports	https://github.com/zhengxwen/SNPRelate/issues
全靠我	SeqSQC
进口我	CNVRanger，GDSArray，《创世纪》，gwasurvivr，VariantExperiment
建议我	GWASTools，HIBAG，SAIGEgds，SeqArray
链接到我
构建报告

包档案

遵循bob 体育网址 在R会话中使用此包的说明。

源包	SNPRelate_1.32.0.tar.gz
Windows二进制	SNPRelate_1.32.0.zip
macOS二进制文件(x86_64)	SNPRelate_1.32.0.tgz
macOS二进制文件(arm64)	SNPRelate_1.31.2.tgz
源库	git克隆https://git.bioconductor.org/packages/SNPRelate
源存储库(开发人员访问)	git克隆git@git.bioconductor.org:packages/SNPRelate
包短Url	//www.anjoumacpherson.com/packages/SNPRelate/
软件包下载报告	下载数据