此包适用于Bioconductor的3.10版本;有关稳定的最新发布版本,请参见GenoGAM.
Bioconductor版本:3.10
该包允许使用基于r包“mgcv”实现的广义相加模型对全基因组数据进行统计分析,具有平滑的功能。它提供了ChIP-Seq数据的统计分析方法,包括蛋白质占用推断,点和区域差异分析。通过交叉验证来估计色散和平滑参数。广义相加模型拟合到整个染色体的缩放是通过在重叠基因组间隔上的并行化实现的。
作者:Georg Stricker [aut, cre], Alexander Engelhardt [aut], Julien Gagneur [aut]
维护人员:Georg Stricker < Georg。前锋:protonmail.com >
引用(从R中,输入引用(“GenoGAM”)
):
要安装这个包,启动R(版本“3.6”)并输入:
如果(!install.packages("BiocManager") BiocManager::install("GenoGAM")
对于较老版本的R,请参考相应的Bioconductor释放.
要查看系统中安装的此包版本的文档,请从R开始并输入:
browseVignettes(“GenoGAM”)
超文本标记语言 | R脚本 | 用GenoGAM 2.0建模ChIP-Seq数据:全基因组广义相加模型 |
参考手册 | ||
文本 | 新闻 |
biocViews | ChIPSeq,ChipOnChip,DifferentialExpression,DifferentialPeakCalling,表观遗传学,遗传学,ImmunoOncology,回归,软件,WholeGenome |
版本 | 测试盒框 |
Bioconductor自 | BioC 3.3 (R-3.3)(四年) |
许可证 | GPL-2 |
取决于 | R (> = 3.5),SummarizedExperiment(> = 1.1.19),HDF5Array(> = 1.8.0),rhdf5(> = 2.21.6),S4Vectors(> = 0.23.18),矩阵(> = 1.2 8),data.table(> = 1.9.4) |
进口 | Rcpp(> = 0.12.14),sparseinv(> = 0.1.1),Rsamtools(> = 1.18.2),GenomicRanges(> = 1.23.16),BiocParallel(> = 1.5.17),DESeq2(> = 1.11.23),futile.logger(> = 1.4.1),GenomeInfoDb(> = 1.7.6),GenomicAlignments(> = 1.7.17),IRanges(> = 2.5.30),Biostrings(> = 2.39.14),DelayedArray(>= 0.3.19),方法,统计 |
链接 | Rcpp,RcppArmadillo |
建议 | BiocStyle,chipseq(> = 1.21.2),迷幻药(> = 3.0.0),genefilter(> = 1.54.2),ggplot2(> =魅惑,testthat,knitr,rmarkdown |
SystemRequirements | |
增强了 | |
URL | https://github.com/gstricker/GenoGAM |
BugReports | https://github.com/gstricker/GenoGAM/issues |
取决于我 | |
进口我 | |
建议我 | |
我的链接 | |
构建报告 |
遵循2021年欧洲杯比分预测 在R会话中使用这个包的说明。
源包 | GenoGAM_2.4.0.tar.gz |
Windows二进制 | GenoGAM_2.4.0.zip(32位和64位) |
Mac OS X 10.11 (El Capitan) | GenoGAM_2.4.0.tgz |
源库 | git克隆https://git.bioconductor.org/packages/GenoGAM |
源存储库(开发人员访问) | git克隆git@git.bioconductor.org:包/ GenoGAM |
包短Url | //www.andersvercelli.com/packages/GenoGAM/ |
包下载报告 | 下载数据 |
支持»
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