此包适用于Bioconductor 3.14版;有关稳定的最新发布版本,请参见RiboDiPA.
Bioconductor版本:3.14
该软件包对Ribo-seq数据进行差分模式分析。它在两种情况下识别核糖体足迹中具有显著不同模式的基因。RiboDiPA包含五个主要组件,包括bam文件处理、p点映射、数据绑定、差异模式分析和足迹可视化。
作者:李克仁[aut], Matt Hope [aut],王小忠[aut],王继平[aut, cre]
维护者:Ji-Ping Wang
引文(从R内,输入引用(“RiboDiPA”)
):
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.
要查看系统中安装的此包版本的文档,请启动R并输入:
browseVignettes(“RiboDiPA”)
超文本标记语言 | R脚本 | RiboDiPA |
参考手册 | ||
文本 | 新闻 |
biocViews | 对齐,报道,DataImport,DifferentialExpression,GeneExpression,GeneRegulation,ImmunoOncology,归一化,质量控制,RNASeq,RiboSeq,测序,软件 |
版本 | 1.2.0 |
在Bioconductor | BioC 3.13 (R-4.1)(1年) |
许可证 | LGPL (>= 3) |
取决于 | R (>= 4.1),Rsamtools,GenomicFeatures,GenomicAlignments |
进口 | Rcpp(>= 1.0.2),图形,统计,data.table,精英主义、方法、S4Vectors,IRanges,GenomicRanges,matrixStats,reldist,doParallel,foreach平行,qvalue,DESeq2,ggplot2,BiocFileCache |
链接 | Rcpp |
建议 | knitr,rmarkdown |
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 | RiboDiPA_1.2.0.tar.gz |
Windows二进制 | RiboDiPA_1.2.0.zip(32位和64位) |
macOS 10.13 (High Sierra) | RiboDiPA_1.2.0.tgz |
源库 | git克隆https://git.bioconductor.org/packages/RiboDiPA |
源存储库(开发人员访问) | git克隆git@git.bioconductor.org:packages/RiboDiPA |
包短Url | //www.andersvercelli.com/packages/RiboDiPA/ |
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