Bioconductor版本:版本(3.17)
在本文中,我们走过一个端到端的Affymetrix微阵列微分表达式工作流使用Bioconductor包。这个工作流是直接适用于当前的“基因”类型的数组,如HuGene或MoGene数组,但是可以很容易地适应类似的平台。这里的数据分析是一个典型的临床微阵列数据集比较发炎和non-inflamed结肠组织在两个疾病亚型。对于每一个疾病,炎症之间的差异基因表达和non-inflamed结肠组织进行了分析。我们将开始从玻璃纸的原始数据文件,展示如何将它们导入到一个Bioconductor ExpressionSet,执行质量控制和标准化,最后(DE)基因差异表达分析,其次是一些富集分析。
作者:贝恩德•克劳斯(aut),斯蒂芬妮Reisenauer (aut (cre)
维护人员:斯蒂芬妮Reisenauer <斯蒂菲。在tum.de reisenauer >
从内部引用(R,回车引用(“maEndToEnd”)
):
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(“maEndToEnd”)
R的旧版本,请参考适当的Bioconductor释放。
biocViews | GeneExpressionWorkflow,工作流 |
版本 | 2.20.0 |
许可证 | 麻省理工学院+文件许可 |
取决于 | R (> = 3.5.0),Biobase,oligoClasses,ArrayExpress,pd.hugene.1.0.st.v1,hugene10sttranscriptcluster.db,益生元,arrayQualityMetrics,limma,topGO,ReactomePA,clusterProfilergplots ggplot2,geneplotter,RColorBrewer pheatmap dplyr、tidyr stringr, matrixStats,genefilteropenxlsx,Rgraphviz,enrichplot |
进口 | |
链接 | |
建议 | BiocStyle,devtools knitr rmarkdown |
SystemRequirements | |
增强了 | |
URL | //www.anjoumacpherson.com/help/workflows/ |
取决于我 | |
进口我 | |
建议我 | |
我的链接 |
遵循bob 体育网址 指示在R会话中使用这个包。
源包 | |
Windows二进制 | |
macOS二进制(x86_64) | |
macOS二进制(arm64) | |
源库 | git克隆https://git.bioconductor.org/packages/maEndToEnd |
源库(开发人员访问) | git克隆git@git.bioconductor.org:包/ maEndToEnd |
包短Url | //www.anjoumacpherson.com/packages/maEndToEnd/ |
包下载报告 | 下载数据 |