Bioconductor版本:Release (3.6)
全基因组关联研究(GWAS)被广泛用于研究疾病和性状的遗传基础,但它们提出了许多计算挑战。我们开发了一个R包SNPRelate,利用CoreArray基因组数据结构(GDS)数据文件为GWAS中的单核苷酸多态性(SNP)数据提供二进制格式。GDS格式提供了专门为具有两个比特的整数设计的有效操作,因为SNP只能占用两个比特。SNPRelate还设计用于多核对称多处理计算机体系结构的并行计算,加速SNP数据上的两个关键计算:主成分分析(PCA)和使用身份-下降测量的相关性分析。在S4类和泛型函数的支持下,GWASTools包也使用了SNP GDS格式。扩展的GDS格式在SeqArray包中实现,以支持单核苷酸变异(SNVs)、插入/删除多态性(indel)和结构变异调用的存储。
作者:郑秀文[aut, cre, cph], Stephanie Gogarten [ctb], Cathy Laurie [ctb], Bruce Weir [ctb, ths]
维护者:郑秀文
引文(从R内,输入引用(“SNPRelate”)
):
要安装这个包,启动R并输入:
##尝试http://如果https:// url不支持源(“//www.andersvercelli.com/biocLite.R”)biocLite(“SNPRelate”)
超文本标记语言 | R脚本 | SNPRelate教程 |
参考手册 | ||
文本 | 新闻 |
biocViews | 遗传学,基础设施,PrincipalComponent,软件,StatisticalMethod |
版本 | 1.12.2 |
在Bioconductor | BioC 3.0 (R-3.1)(3.5年) |
许可证 | GPL-3 |
取决于 | R (>= 2.15),gdsfmt(> = 1.8.3) |
进口 | |
链接 | gdsfmt |
建议 | 平行,RUnit,knitr,质量,BiocGenerics |
SystemRequirements | |
增强了 | SeqArray(> = 1.12.0) |
URL | http://github.com/zhengxwen/SNPRelatehttp://corearray.sourceforge.net/tutorials/SNPRelate/ |
BugReports | http://github.com/zhengxwen/SNPRelate/issues |
全靠我 | SeqSQC |
进口我 | |
建议我 | 《创世纪》,GWASTools,HIBAG,SeqArray |
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 | SNPRelate_1.12.2.tar.gz |
Windows二进制 | SNPRelate_1.12.2.zip(32位和64位) |
Mac OS X 10.11 (El Capitan) | SNPRelate_1.12.2.tgz |
源库 | git克隆https://git.bioconductor.org/packages/SNPRelate |
包短Url | //www.andersvercelli.com/packages/SNPRelate/ |
软件包下载报告 | 下载数据 |
BioC 3.6的旧源包 | 源存档 |
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