SingscoreAMLMutations

DOI:10.18129 / B9.bioc.SingscoreAMLMutations

此包适用于Bioconductor的3.11版本;有关稳定的最新发布版本，请参见SingscoreAMLMutations．

使用singscore从转录组特征预测AML突变

Bioconductor版本:3.11

这个工作流程包展示了如何使用转录组特征来推断表型。工作流程首先展示如何使用TCGAbiolinks包下载和处理TCGA AML转录组数据。然后展示了如何使用singscore包和来自MSigDB的签名对示例进行评分。最后，我们展示了评分在预测AML中特定突变方面的预测能力。工作流展示了Bioconductor包的相互作用，以实现基因集级别的分析。

作者:Dharmesh D. Bhuva [aut, cre]， Momeneh Foroutan [au]， Yi Xie [aut]，吕汝谦[aut]，约瑟夫·柯森斯[aut]，梅丽莎·j·戴维斯[au]

维护者:Dharmesh D. Bhuva < Bhuva。D在wehi.edu.au>

安装

要安装此包，启动R(版本“4.0”)并输入:

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

对于较老版本的R，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，请从R开始并输入:

browseVignettes(“SingscoreAMLMutations”)

超文本标记语言	R脚本	使用singscore从转录组特征预测AML突变
超文本标记语言	R脚本	利用singscore预测AML转录组特征突变
文本		新闻

细节

biocViews	GeneExpressionWorkflow，GenomicVariantsWorkflow，ImmunoOncologyWorkflow，工作流
版本	1.4.0
许可证	艺术- 2.0
取决于	R (>= 3.6.0)
进口	dcanr，刨边机，ggplot2，gridExtra，GSEABase，mclust，org.Hs.eg.db，plyr，reshape2，rtracklayer，singscore，SummarizedExperiment，TCGAbiolinks
链接
建议	knitr，rmarkdown，BiocStyle，BiocWorkflowTools，拼写
SystemRequirements
增强了
URL	https://github.com/DavisLaboratory/SingscoreAMLMutations
BugReports	https://github.com/DavisLaboratory/SingscoreAMLMutations/issues
全靠我
进口我
建议我
给我的链接

包档案

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	SingscoreAMLMutations_1.4.0.tar.gz
Windows二进制
macOS 10.13 (High Sierra)
源库	git clone https://git.bioconductor.org/packages/SingscoreAMLMutations
源存储库(开发人员访问)	git克隆git@git.bioconductor.org:packages/SingscoreAMLMutations
包短Url	//www.andersvercelli.com/packages/SingscoreAMLMutations/
软件包下载报告	下载数据