彪马

DOI:10.18129 / B9.bioc.puma

此包适用于Bioconductor 3.10版本;有关稳定的最新发布版本,请参见彪马

微阵列分析中的传播不确定性(包括Affymetrix传统3'阵列和外显子阵列以及人类转录组阵列2.0)

Bioconductor版本:3.10

Affymetrix基因芯片数据的大多数分析(包括传统的3'阵列和外显子阵列以及人类转录组阵列2.0)都是基于表达水平的点估计,而忽略了这种估计的不确定性。通过将不确定性传播到下游分析,我们可以改进微阵列分析的结果。puma包首次为普通用户提供了一套不确定性传播方法。除了从Affymetrix 3'阵列计算基因表达外,puma还提供了处理外显子阵列的方法,并产生基因和异构体表达,用于替代剪接研究。与以前可用的不确定性传播方法相比,Puma还在范围和执行速度方面提供了改进。包括摘要,差分表达式检测,聚类和PCA方法,以及有用的绘图功能。

作者:Richard D. Pearson,刘学军,Magnus Rattray, Marta Milo, Neil D. Lawrence, Guido Sanguinetti,张莉

维护者:刘学军<学军。刘在nuaa.edu.cn>

引文(从R内,输入引用(“彪马”)):

安装

要安装这个包,启动R(版本“3.6”)并输入:

如果(!requireNamespace("BiocManager", quiet = TRUE)) install.packages("BiocManager")::install("puma")

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(“彪马”)

PDF R脚本 puma用户指南
PDF 参考手册

细节

biocViews AlternativeSplicing贝叶斯ChipOnChip聚类DataImportDifferentialExpressionDifferentialSplicingExonArrayGeneExpressionHTA2.0微阵列OneChannel预处理软件TwoChannelmRNAMicroarray
版本 3.28.0
在Bioconductor BioC 2.0 (R-2.5)(13年)
许可证 LGPL
取决于 R (>= 3.2.0),益生元(>= 1.32.0),图形,grDevices,方法,统计,utils,mclustoligoClasses
进口 Biobase(> = 2.5.5),affy(> = 1.46.0),affyiooligoClasses
链接
建议 pumadataaffydatalimmaROCR注释
SystemRequirements
增强了
URL http://umber.sbs.man.ac.uk/resources/puma
全靠我 pumadata
进口我
建议我 tigre
链接到我
构建报告

包档案

遵循2021年欧洲杯比分预测 在R会话中使用此包的说明。

源包 puma_3.28.0.tar.gz
Windows二进制 puma_3.28.0.zip
Mac OS X 10.11 (El Capitan) puma_3.28.0.tgz
源库 Git克隆https://git.bioconductor.org/packages/puma
源存储库(开发人员访问) Git克隆git@git.bioconductor.org:packages/puma
包短Url //www.andersvercelli.com/packages/puma/
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