Bioconductor版本:发行版(3.16)
preciseTAD提供了在基础分辨率上预测拓扑相关域(TADs)和染色质环边界位置的功能。作为输入,它获取从低分辨率Hi-C数据检测到的bed格式的域边界基因组坐标,以及来自ENCODE或其他联盟的高分辨率基因组注释坐标。preciseTAD采用了几种特征工程策略和重采样技术来解决类不平衡问题,并训练了一个优化的随机森林模型来预测低分辨率的域边界。preciseTAD在基础水平上转换,预测每个基础成为边界的概率。基于密度的聚类和可扩展划分技术用于检测精确的边界区域和顶点点。与低分辨率边界相比,CTCF、RAD21、SMC3和ZNF143信号的精确etad边界高度丰富,在细胞系间更加保守。预训练的模型可以使用CTCF、RAD21、SMC3和ZNF143注释数据准确预测另一个细胞系的边界。
作者:Spiro Stilianoudakis [aut], Mikhail Dozmorov [aut, cre]
维护者:米哈伊尔·多兹莫洛夫<米哈伊尔。在gmail.com dozmorov >
引用(从R中,输入引用(“preciseTAD”)
):
要安装此包,启动R(版本“4.2”)并输入:
如果(!install.packages("BiocManager") BiocManager::install("preciseTAD")
对于较老版本的R,请参考相应的Bioconductor释放.
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(“preciseTAD”)
超文本标记语言 | R脚本 | preciseTAD |
参考手册 | ||
文本 | 新闻 | |
文本 | 许可证 |
biocViews | 分类,聚类,FeatureExtraction,FunctionalGenomics,嗝,测序,软件 |
版本 | 1.8.0 |
Bioconductor自 | BioC 3.12 (R-4.0)(2年) |
许可证 | 麻省理工学院+文件许可证 |
取决于 | R (> = 4.1) |
进口 | S4Vectors,IRanges,GenomicRanges,randomForest,ModelMetrics,e1071,PRROC,pROC,脱字符号跑龙套,集群,dbscan,doSNOW,foreach,pbapply、统计、并行,gtools,rCGH |
链接 | |
建议 | knitr,rmarkdown,testthat,BiocCheck,BiocManager,BiocStyle |
SystemRequirements | |
增强了 | |
URL | https://github.com/dozmorovlab/preciseTAD |
BugReports | https://github.com/dozmorovlab/preciseTAD/issues |
取决于我 | |
进口我 | |
建议我 | preciseTADhub |
我的链接 | |
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 | preciseTAD_1.8.0.tar.gz |
Windows二进制 | preciseTAD_1.8.0.zip |
macOS二进制(x86_64) | preciseTAD_1.8.0.tgz |
macOS二进制(arm64) | preciseTAD_1.7.0.tgz |
源库 | git克隆https://git.bioconductor.org/packages/preciseTAD |
源存储库(开发人员访问) | git克隆git@git.bioconductor.org:包/ preciseTAD |
包短Url | //www.anjoumacpherson.com/packages/preciseTAD/ |
包下载报告 | 下载数据 |