工作流包:rnaseqGene

RNA-seq工作流程:基因水平探索性分析和差异表达

Bioconductor版本:3.7

在这里，我们通过使用Bioconductor软件包的端到端基因水平RNA-seq差异表达工作流程。我们将从FASTQ文件开始，展示这些文件如何与参考基因组对齐，并准备一个计数矩阵，该矩阵计算每个样本中每个基因内的RNA-seq reads/片段的数量。我们将进行探索性数据分析(EDA)进行质量评估，并探索样品之间的关系，进行差异基因表达分析，并可视化地探索结果。

作者:迈克尔·洛夫[作家，作家]

维护者:Michael Love

安装

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("rnaseqGene")

文档

要查看系统中安装的此软件包版本的可用工作流，启动R并输入:

browseVignettes(“rnaseqGene”)

超文本标记语言

R脚本

基因水平的RNA-seq工作流程

细节

biocViews	GeneExpressionWorkflow，工作流
版本	1.2.0
许可证	艺术- 2.0
取决于	R (>= 3.3.0)，BiocStyle，气道，Rsamtools，GenomicFeatures，GenomicAlignments，BiocParallel，magrittr，DESeq2，apeglm，vsn，dplyr，ggplot2，pheatmap，RColorBrewer，PoiClaClu，ggbeeswarm，genefilter，AnnotationDbi，org.Hs.eg.db，ReportingTools，Gviz，股东价值分析，RUVSeq，裂变
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建议	knitr，rmarkdown
SystemRequirements
增强了
URL	https://github.com/mikelove/rnaseqGene/
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