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这个包是2.14版本Bioconductor;的稳定,最新的发布版本,请参阅彪马。

传播的不确定性在微阵列分析(包括Affymetrix传统3 '数组和外显子数组和人类转录组数组2.0)

Bioconductor版本:2.14

大多数分析Affymetrix GeneChip数据(包括传统的3 '数组和外显子数组和人类转录组数组2.0)是基于点估计的表达水平,忽视这些估计的不确定性。不确定性传播到下游分析我们可以从微阵列分析改善结果。第一次,不确定性传播方法的彪马包是一套提供给大众的。另外从Affymetrix calculte基因表达3 '数组,彪马也提供了一些方法来处理外显子数组和产生可变剪接研究基因和同种型表达。彪马也提供了改进的范围和执行速度超过以前可用的不确定性传播的方法。包括综述、微分表达检测、聚类和主成分分析方法和有用的绘图功能。

作者:理查德·d·皮尔森Xuejun Liu马格努斯寻求资助,玛尔塔米洛,尼尔·d·劳伦斯,Guido Sanguinetti李张

维护人员:理查德·皮尔逊<理查德。皮尔森在well.ox.ac.uk >

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PDF		参考手册

细节

biocViews	生物信息学,聚类,DifferentialExpression,微阵列,OneChannel,预处理,软件
版本	3.6.0
Bioconductor自	BioC 2.0 (r - 2.5)(9年)
许可证	LGPL
取决于	R (> = 3.0),Biobase(> = 2.5.5),affy(> = 1.41.3)、图形grDevices,方法,属性,跑龙套,mclust,益生元
进口	Biobase(> = 2.5.5),affy(> = 1.41.3),affyio
链接
建议	pumadata,affydata,雪,limma,ROCR,注释
SystemRequirements
增强了
URL	http://umber.sbs.man.ac.uk/resources/puma
取决于我	pumadata
进口我	tigre
建议我
构建报告

包档案

遵循2021年欧洲杯比分预测 指示在R会话中使用这个包。

包的来源	puma_3.6.0.tar.gz
Windows二进制	puma_3.6.0.zip(32位和64位)
Mac OS X 10.6 (Snow Leopard)	puma_3.6.0.tgz
Mac OS X 10.9(小牛)	puma_3.6.0.tgz
Subversion源	(用户名/密码:只读的)
Git源代码	https://github.com/bioconductor - mirror/puma/tree/release - 2.14
包短Url	//www.andersvercelli.com/packages/puma/
包下载报告	下载数据