GGPA

DOI:10.18129 / B9.bioc.GGPA

graph-GPA:优先GWAS的图形模型结果和调查多向性的架构

Bioconductor版本:版本(3.16)

全基因组关联研究(GWAS)是一种广泛使用的工具的识别与表型和疾病相关的基因变异,虽然复杂疾病有很多基因变异影响小礼物这些研究对传统的困难。通过利用基因多效性,单个GWAS的统计力量可以增加。这个包提供了函数拟合graph-GPA,统计框架优先GWAS结果通过整合基因多效性。“GGPA”包提供了友好的用户界面,以适应graph-GPA模型,实现关联映射,生成一个表型图。

作者:东峻钟挂j . Kim卡特·艾伦

维护人员:东峻涌<东峻。钟在gmail.com >

安装

安装这个包,开始R(版本“4.2”)并输入:

如果(!要求(“BiocManager”,悄悄地= TRUE)) install.packages (“BiocManager”) BiocManager::安装(“GGPA”)

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文档

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版本	1.10.2
Bioconductor自	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/
取决于我
进口我
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构建报告

包档案

遵循bob 体育网址 指示在R会话中使用这个包。

源包	GGPA_1.10.2.tar.gz
Windows二进制	GGPA_1.10.2.zip
macOS二进制(x86_64)	GGPA_1.10.2.tgz
macOS二进制(arm64)	GGPA_1.10.1.tgz
源库	git克隆https://git.bioconductor.org/packages/GGPA
源库(开发人员访问)	git克隆git@git.bioconductor.org:包/ GGPA
Bioc包浏览器	https://code.bioconductor.org/browse/GGPA/
包短Url	//www.anjoumacpherson.com/packages/GGPA/
包下载报告	下载数据
老BioC 3.16源码包	源存档