GenoGAM

DOI:10.18129 / B9.bioc.GenoGAM

此包适用于Bioconductor 3.14版;有关稳定的最新发布版本,请参见GenoGAM

基于GAM的ChIP-Seq数据分析框架

Bioconductor版本:3.14

该包允许使用基于r包“mgcv”实现的广义加性模型对全基因组数据进行平滑函数的统计分析。它为ChIP-Seq数据的统计分析提供了方法,包括蛋白质占用的推断,以及按点和按区域的差异分析。离散度和平滑参数的估计是通过交叉验证进行的。广义加性模型拟合到整个染色体的缩放是通过在重叠的基因组间隔上并行化实现的。

作者:Georg Stricker [aut, cre], Alexander Engelhardt [aut], Julien Gagneur [aut]

维护人员:Georg Stricker < Georg。Stricker在protonmail.com>

引文(从R内,输入引用(“GenoGAM”)):

安装

要安装此包,请启动R(版本“4.1”)并输入:

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

对于R的旧版本,请参考相应的Bioconductor释放

文档

PDF 参考手册

细节

biocViews ChIPSeqChipOnChipDifferentialExpressionDifferentialPeakCalling表观遗传学遗传学ImmunoOncology回归软件WholeGenome
版本 2.12.0
在Bioconductor BioC 3.3 (R-3.3)(6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 RcppRcppArmadillo
建议 BiocStylechipseq(> = 1.21.2),迷幻药(> = 3.0.0),genefilter(> = 1.54.2),ggplot2(> =魅惑,testthatknitrrmarkdown
SystemRequirements
增强了
URL https://github.com/gstricker/GenoGAM
BugReports https://github.com/gstricker/GenoGAM/issues
全靠我
进口我
建议我
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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
Windows二进制
macOS 10.13 (High Sierra)
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:packages/GenoGAM
包短Url //www.andersvercelli.com/packages/GenoGAM/
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