| 包裹 | 维护者 | 标题 |
|---|---|---|
| affylmgui | 基思·萨特利 | 使用Limma软件包进行AFFY分析的GUI |
| 桥 | 拉斐尔·戈塔多（Raphael Gottardo） | 贝叶斯的强大推断差异基因表达 |
| 杯 | 詹姆斯·W·麦克唐纳 | 执行癌症的功能分析。 |
| 达马 | Jobst Landgrebe | 有效的设计和分析两色微阵列数据 |
| deds | Yuanyuan Xiao | 微阵列数据的距离摘要差异表达 |
| 差异分析 | Choudary Jagarlamudi | 进行鉴别基因表达分析 |
| ebarrays | Deepayan Sarkar | 微阵列的经验贝叶斯 |
| 埃德 | 文斯·凯里（Vince Carey） | 表达密度诊断 |
| 事实设计 | Denise Scholtens | 阶乘设计的微阵列实验分析 |
| Fdrame | Effi Kenigsberg | 微阵列实验的FDR调整（FDR-AME） |
| Globalancova | R. Meister | 计算对组之间差异基因表达的全局测试 |
| 全球测试 | Jelle Goeman | 测试基因组与临床变量的关联 |
| 下摆 | hyungjun cho | 在多种条件下鉴定差异表达基因的异质误差模型 |
| 林玛 | 戈登·史密斯（Gordon Smyth） | 微阵列数据的线性模型 |
| 利马瓜 | 基思·萨特利 | limma套餐的GUI |
| lmgene | Geun Cheol Lee | LMGENE软件用于日期转化和鉴定基因表达阵列中差异表达的基因 |
| LPE | Nitin Jain | 使用本地合并错误（LPE）方法分析微阵列数据的方法 |
| Maanova | Lei Wu | 分析微阵列实验的工具 |
| MACAT | 乔恩·托林（Joern Toedling） | 微阵列染色体分析工具 |
| Masigpro | 安娜·康纳斯（Ana Conesa） | 时间课程微阵列数据中的重要基因表达曲线不同 |
| 梅尔玛德 | 小郑 | 合并女仆 |
| metaarray | Hyungwon Choi | 荟萃分析微阵列数据的集成 |
| Mipp | hyungjun cho | 错误分类惩罚后验分类 |
| 多检验 | Katherine S. Pollard | 基于重采样的多个假设检验 |
| 轻推 | N. Dean | 正常均匀差异基因表达检测 |
| Ocplus | 亚历山大·普洛纳（Alexander Ploner） | 操作特征加上样本量和微阵列实验的本地FDR |
| OrderedList | 克劳迪奥·洛塔兹（Claudio Lottaz） | 有序基因列表的相似之处 |
| Pickgene | Brian S. Yandell | 用于微阵列表达数据分析的自适应基因选择 |
| plgem | Mattia Pelizzola | 电力法全球错误模型 |
| rankprod | 云毒素洪 | 等级产品方法用于识别具有元分析中应用差异表达的基因 |
| 鹏 | 文斯·凯里（Vince Carey） | ROC的公用事业，uarray focus |
| 安全的 | 威廉·巴里（William T. Barry） | 功能和表达的显着性分析 |
| siggenes | Holger Schwender | 山姆和埃夫隆的经验贝叶斯方法 |
| 简单 | 克里斯平·米勒（Crispin Miller） | 非常简单的Affymetrix数据的高水平分析 |
| SScore | 理查德·肯尼迪 | Affymetrix寡核苷酸微阵列的S得分算法 |
| ssize | 格雷戈里·沃恩斯（Gregory R. Warnes） | 估计微键样本量 |
| 暮 | Stefanie Scheid | 估计本地错误发现率 |
| Webbioc | 科林·史密斯 | 生物导体Web界面 |