Pigengene

DOI:10.18129 / B9.bioc.Pigengene

从基因表达数据推断生物特征

Bioconductor版本:Release (3.15)

色素基因包提供了一种从基因表达谱推断生物特征的有效方法。签名独立于底层平台，例如，输入可以是微阵列或RNA Seq数据。它甚至可以使用来自一个平台的数据推断签名，并在另一个平台上评估它们。Pigengene利用共表达网络分析识别高共表达基因的模块(聚类)，总结特征基因中每个模块的生物学信息，学习建模模块间概率依赖关系的贝叶斯网络，并基于特征基因的表达构建决策树。

作者:Habil Zare, Amir Foroushani, Rupesh Agrahari, Meghan Short, Isha Mehta, Neda Emami

维护者:Habil Zare < Zare at u.washington。edu>

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(“Pigengene”)

PDF	R脚本	色素基因:特征基因的计算和使用
PDF		参考手册
文本		新闻

细节

biocViews	bob 体育平台下载 ，bob 体育平台下载 ，bob 体育平台下载 ，bob 体育平台下载 ，bob 体育平台下载 ，bob 体育平台下载 ，bob 体育平台下载 ，bob 体育平台下载 ，bob 体育平台下载 ，bob 体育平台下载 ，bob 体育平台下载 ，bob 体育平台下载 ，bob 体育平台下载 ，bob 体育平台下载 ，bob 体育平台下载 ，bob 体育平台下载 ，bob 体育平台下载
版本	1.22.0
在Bioconductor	BioC 3.4 (R-3.3)(6年)
许可证	GPL (> = 2)
取决于	R (>= 4.0.3)，图，BiocStyle(> = 2.18.1)
进口	bnlearn(> = 4.7),网(> = 0.1.2),质量，matrixStats，partykit，Rgraphviz，WGCNA，GO.db，嫁祸于，preprocessCore， grDevices，图形，统计，utils，并行，pheatmap(> = 1.0.8),dplyr，gdata，clusterProfiler，ReactomePA，ggplot2，openxlsx，DBI，剂量
链接
建议	org.Hs.eg.db(> = 3.7.0),org.Mm.eg.db(> = 3.7.0),biomaRt(> = 2.30.0),knitr，AnnotationDbi，能源
SystemRequirements
增强了
URL
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	Pigengene_1.22.0.tar.gz
Windows二进制	Pigengene_1.22.0.zip
macOS 10.13 (High Sierra)	Pigengene_1.22.0.tgz
源库	git克隆https://git.bioconductor.org/packages/Pigengene
源存储库(开发人员访问)	git克隆git@git.bioconductor.org:packages/Pigengene
包短Url	//www.anjoumacpherson.com/packages/Pigengene/
软件包下载报告	下载数据