preciseTADhub

DOI:10.18129 / B9.bioc.preciseTADhub

使用preciseTAD获得的预训练随机森林模型

Bioconductor版本:发行版(3.16)

一个实验数据包，以补充preciseTAD包，其中包含预训练的模型和用于构建模型的每个基因组注释的变量重要性，解析为列表对象，并可在ExperimentHub中获得。总的来说，preciseTADhub提供了对n=84个随机森林分类模型的访问，这些模型被优化以预测TAD/染色质环边界区域，并存储为. rds文件。n的值来自于我们考虑l=2个细胞系{GM12878, K562}， g=2个ground truth边界{Arrowhead, Peakachu}， c=21条常染色体{CHR1, CHR2，…， CHR22}(省略CHR9)。此外，每个对象本身是一个包含两项的列表:(1)模型对象，(2)用于预测边界区域的CTCF、RAD21、SMC3和ZNF143的变量重要性。每个模型通过“坚持”策略进行训练，其中来自染色体{CHR1, CHR2，…， CHRi-1, CHRi+1，…，CHR22} were used to build the model and the ith chromosome was reserved for testing. See https://doi.org/10.1101/2020.09.03.282186 for more detail on the model building strategy.

作者:Spiro Stilianoudakis [aut]， Mikhail Dozmorov [aut, cre]

维护者:Mikhail Dozmorov < Mikhail。多兹莫洛夫在gmail.com>

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(“preciseTADhub”)

超文本标记语言	R脚本	preciseTADhub
PDF		参考手册
文本		许可证

细节

biocViews	ExperimentData，ExperimentHub，基因组，PackageTypeData
版本	1.6.0
许可证	MIT +文件许可证
取决于	R (>= 4.1)
进口	ExperimentHub
链接
建议	knitr，rmarkdown，减价，BiocStyle，preciseTAD
SystemRequirements
增强了
URL	https://github.com/dozmorovlab/preciseTADhub
BugReports	https://github.com/dozmorovlab/preciseTADhub/issues
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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	preciseTADhub_1.6.0.tar.gz
Windows二进制
macOS二进制文件(x86_64)
macOS二进制文件(arm64)
源库	git克隆https://git.bioconductor.org/packages/preciseTADhub
源存储库(开发人员访问)	git克隆git@git.bioconductor.org:packages/preciseTADhub
包短Url	//www.anjoumacpherson.com/packages/preciseTADhub/
软件包下载报告	下载数据