Bioconductor版本:发行版(3.16)
迄今为止,已经发现了数千种单核苷酸多态性(SNPs)与复杂性状和疾病相关。然而,绝大多数与疾病相关的snp位于基因组的非编码部分,并可能影响调控元件,如增强子和启动子,而不是蛋白质的功能。因此,为了了解遗传性状和疾病的分子机制,研究SNP对邻近分子性状如染色质环境或转录因子(TF)结合的影响变得越来越重要。为此,我们开发了SNPhood,这是一个用户友好的*Bioconductor* R包,用于研究和可视化一组SNPs的局部邻域,用于NGS数据,如来自ChIP-Seq或RNA- Seq实验的染色质标记或转录因子结合位点。SNPhood包含一组易于使用的函数,用于提取、规范化和总结基因组区域的读取,执行各种数据质量检查,使用额外的输入文件规范化读取计数,以及根据绑定模式对区域进行聚类和可视化。可以以用户定义的方式对每个SNP周围的区域进行分组,以便分析非常广泛的模式以及详细研究特定的绑定形状。此外,SNPhood支持与基因型信息的集成,以研究和可视化基因型特异性结合模式。最后,SNPhood可以用于确定、研究和可视化感兴趣的SNPs周围的等位基因特异性结合模式。
作者:Christian Arnold [aut, cre], Pooja Bhat [aut], Judith Zaugg [aut]
维护者:Christian Arnold < Christian。Arnold在embl.de>
引用(从R中,输入引用(“SNPhood”)
):
要安装此包,启动R(版本“4.2”)并输入:
如果(!install.packages("BiocManager") BiocManager::install("SNPhood")
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要查看系统中安装的此包版本的文档,请从R开始并输入:
browseVignettes(“SNPhood”)
超文本标记语言 | R脚本 | 介绍和方法细节 |
超文本标记语言 | R脚本 | 工作流示例 |
参考手册 | ||
文本 | 新闻 |
biocViews | 软件 |
版本 | 1.28.0 |
在Bioconductor公司 | BioC 3.2 (R-3.2)(7年) |
许可证 | LGPL (>= 3) |
取决于 | R (>= 3.5.0),GenomicRanges,Rsamtools,data.table,使彻底失败 |
进口 | DESeq2,集群,ggplot2,晶格,GenomeInfoDb,BiocParallel,VariantAnnotation,BiocGenerics,IRanges、方法、SummarizedExperiment,RColorBrewer,BiostringsgrDevices,gridExtra,统计,网格,效用,reshape2,尺度,S4Vectors |
链接 | |
建议 | BiocStyle,knitr,pryr,rmarkdown,SNPhoodData,corrplot |
SystemRequirements | |
增强了 | |
URL | //www.anjoumacpherson.com/packages/SNPhood |
BugReports | christian.arnold@embl.de |
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构建报告 |
遵循bob 体育网址 在R会话中使用这个包的说明。
源包 | SNPhood_1.28.0.tar.gz |
Windows二进制 | SNPhood_1.28.0.zip |
macOS二进制文件(x86_64) | SNPhood_1.28.0.tgz |
macOS二进制文件(arm64) | SNPhood_1.28.0.tgz |
源库 | git clone https://git.bioconductor.org/packages/SNPhood |
源存储库(开发人员访问) | git克隆git@git.bioconductor.org:packages/SNPhood |
包短Url | //www.anjoumacpherson.com/packages/SNPhood/ |
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