此包适用于Bioconductor 3.11版本;有关稳定的最新发布版本,请参见goSTAG。
Bioconductor版本:3.11
从基因组分析结果中得到的基因表具有丰富的生物学信息。例如,来自微阵列或RNA-Seq分析的差异表达基因(deg)在功能上与它们对治疗或条件的反应有关。基因列表的大小可能不同,最多可达几千个基因,这取决于扰动的稳健性或生物学条件的差异有多大。通过手动管理每个基因的注释和功能来系统地关联成百上千个基因之间的生物相关性是不切实际的。利用基因的过度表征分析(ORA)来识别生物学主题。给定一个基因本体论(GO)和一个基因注释,表明每个基因适合的类别,在本体论类别中基因过度表示的重要性由Fisher精确测试或根据超几何分布建模来确定。使用维恩图或其他评估重叠的方法比较少数样本的少量丰富生物类别是可行的。然而,由于有数百个丰富的类别和许多样本,比较是费力的。此外,如果样本之间有丰富的共享类别,那么试图在它们之间表达一个共同的主题是非常主观的。goSTAG使用GO子树来标记和注释一个集合中的基因。 goSTAG visualizes the similarities between the over-representation of DEGs by clustering the p-values from the enrichment statistical tests and labels clusters with the GO term that has the most paths to the root within the subtree generated from all the GO terms in the cluster.
作者:布莱恩·d·贝内特和皮埃尔·r·布歇尔
维护者:Brian D. Bennett < Brian。本尼特在nih.gov>报道
引文(从R内,输入引用(“goSTAG”)
):
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如果(!requireNamespace("BiocManager", quiet = TRUE) install.packages("BiocManager") BiocManager::install("goSTAG")
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browseVignettes(“goSTAG”)
超文本标记语言 | R脚本 | goSTAG用户指南 |
参考手册 | ||
文本 | 新闻 |
biocViews | 聚类,DifferentialExpression,去,GeneExpression,GeneSetEnrichment,ImmunoOncology,微阵列,RNASeq,软件,可视化,mRNAMicroarray |
版本 | 1.12.1 |
在Bioconductor | BioC 3.5 (R-3.4)(3.5年) |
许可证 | GPL-3 |
取决于 | R (>= 3.4) |
进口 | AnnotationDbi,biomaRt,GO.db、图形、memoise,统计,效用 |
链接 | |
建议 | BiocStyle,knitr,rmarkdown,testthat |
SystemRequirements | |
增强了 | |
URL | |
全靠我 | |
进口我 | |
建议我 | |
链接到我 | |
构建报告 |
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 | goSTAG_1.12.1.tar.gz |
Windows二进制 | goSTAG_1.12.1.zip |
macOS 10.13 (High Sierra) | goSTAG_1.12.1.tgz |
源库 | git克隆https://git.bioconductor.org/packages/goSTAG |
源存储库(开发人员访问) | git克隆git@git.bioconductor.org:packages/goSTAG |
包短Url | //www.andersvercelli.com/packages/goSTAG/ |
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