Bioconductor版本:版本(3.16)
功能富集分析方法如基因集富集分析(GSEA)已被广泛用于分析基因表达数据。GSEA是一种强大的方法来推断结果的基因表达水平的基因数据集通过计算浓缩分数为预定义的基因集。GSEA取决于基因集的可用性和准确性。之间有重叠的基因集或类别,因为多个术语可能存在的一个生物过程,它可以导致冗余在丰富。换句话说,设置相关的术语是重叠的。使用深度学习,这个行囊,目的是预测浓缩分数从文本独特的标记或单词的基因集的名字解决这个重叠设置问题。此外,我们可以通过结合令牌和硬币一个新词发现铀浓缩的分数通过预测这样一个令牌相结合。
维护人员:Dongmin荣格< dmdmjung gmail.com >
从内部引用(R,回车引用(“ttgsea”)
):
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(“ttgsea”)
R的旧版本,请参考适当的Bioconductor释放。
查看文档的版本这个包安装在您的系统,开始R和输入:
browseVignettes (“ttgsea”)
HTML | R脚本 | ttgsea |
参考手册 | ||
文本 | 新闻 |
biocViews | bob 体育平台下载 ,bob 体育平台下载 ,bob 体育平台下载 |
版本 | 1.6.3 |
Bioconductor自 | BioC 3.13 (r - 4.1)(1.5年) |
许可证 | 艺术- 2.0 |
取决于 | keras |
进口 | tm,text2vec,分词器,textstem,stopwords,data.table,purrr,图,统计数据 |
链接 | |
建议 | fgsea,knitr,testthat,网状,rmarkdown |
SystemRequirements | |
增强了 | |
URL | |
取决于我 | |
进口我 | DeepPINCS,GenProSeq |
建议我 | |
我的链接 | |
构建报告 |
遵循bob 体育网址 指示在R会话中使用这个包。
源包 | ttgsea_1.6.3.tar.gz |
Windows二进制 | ttgsea_1.6.3.zip(64位) |
macOS二进制(x86_64) | ttgsea_1.6.3.tgz |
macOS二进制(arm64) | ttgsea_1.6.3.tgz |
源库 | git克隆https://git.bioconductor.org/packages/ttgsea |
源库(开发人员访问) | git克隆git@git.bioconductor.org:包/ ttgsea |
Bioc包浏览器 | https://code.bioconductor.org/browse/ttgsea/ |
包短Url | //www.anjoumacpherson.com/packages/ttgsea/ |
包下载报告 | 下载数据 |
老BioC 3.16源码包 | 源存档 |