GGPA

DOI:10.18129 / B9.bioc.GGPA

这是发展GGPA版本;稳定版请参见GGPA．

graph-GPA:为GWAS结果排序和研究多向架构的图形模型

Bioconductor版本:开发(3.17)

全基因组关联研究(Genome-wide association studies, GWAS)是一种被广泛使用的工具，用于识别与表型和疾病相关的遗传变异，尽管具有许多遗传变异而影响很小的复杂疾病给传统的这些研究带来了困难。通过利用多效性，可以提高单个GWAS的统计能力。这个包提供了拟合graph-GPA的函数，这是一个通过集成多效性来对GWAS结果进行优先级排序的统计框架。'GGPA'包提供用户友好的界面来拟合图- gpa模型，实现关联映射，并生成表型图。

作者:钟东军，金恒，卡特·艾伦

维护者:Dongjun Chung < Dongjun。钟在gmail.com>

安装

要安装此包，请启动R(版本“4.3”)并输入:

如果(!require("BiocManager"， quiet = TRUE)) install.packages("BiocManager") #初始化使用Bioc devel BiocManager::install(version='devel') BiocManager::install("GGPA")

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(“GGPA”)

PDF	R脚本	GGPA
PDF		参考手册
文本		新闻

细节

biocViews	分类，聚类，DifferentialExpression，GeneExpression，遗传学，GenomeWideAssociation，MultipleComparison，预处理，单核苷酸多态性，软件，StatisticalMethod
版本	1.11.0
在Bioconductor	BioC 3.11 (R-4.0)(2.5年)
许可证	GPL (>= 2)
取决于	R(>= 4.0.0)，统计，方法，图形，GGally，网络，系统网络体系结构(sna)，尺度，matrixStats
进口	Rcpp(> = 0.11.3)
链接	Rcpp，RcppArmadillo
建议	BiocStyle
SystemRequirements	GNU使
增强了
URL	https://github.com/dongjunchung/GGPA/
全靠我
进口我
建议我
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	GGPA_1.11.0.tar.gz
Windows二进制	GGPA_1.11.0.zip
macOS二进制文件(x86_64)	GGPA_1.11.0.tgz
macOS二进制文件(arm64)	GGPA_1.11.0.tgz
源库	git克隆https://git.bioconductor.org/packages/GGPA
源存储库(开发人员访问)	git克隆git@git.bioconductor.org:packages/GGPA
生物包浏览器	https://code.bioconductor.org/browse/GGPA/
包短Url	//www.anjoumacpherson.com/packages/GGPA/
软件包下载报告	下载数据