这个包适用于Bioconductor 3.9版;有关稳定的最新发布版本,请参见tRanslatome.
Bioconductor版本:3.9
通过两种生物条件(治疗vs.未治疗,患病vs.正常,突变vs.野生型)在不同基因表达水平(转录组,翻译组,蛋白质组)之间的比较,检测差异表达基因(DEGs),使用几种统计方法:秩乘积,翻译效率,t检验,Limma, ANOTA, DESeq, edgeR。可以用散点图、直方图、MA图、标准差(SD)图、变异系数(CV)图绘制结果。检测显著富集的转录后调节因子(RBPs, miRNAs等)和基因本体术语在先前确定的两个表达水平的DEGs列表中。比较GO术语只富集其中一个层次或同时富集两个层次。计算来自两个表达层的丰富GO术语列表之间的语义相似度。用热图、雷达图和倒钩图目测和比较丰富的术语。
作者:Toma Tebaldi, Erik Dassi, Galena Kostoska
维护者:Toma Tebaldi < Tebaldi at science.unitn。它>,埃里克·达西<埃里克。达西在单位,它>
引文(从R内,输入引用(“tRanslatome”)
):
要安装这个包,启动R(版本“3.6”)并输入:
如果(!requireNamespace("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(“tRanslatome”)
R脚本 | tRanslatome | |
参考手册 |
biocViews | 生物信息学,CellBiology,DifferentialExpression,去,GeneExpression,GeneRegulation,HighThroughputSequencing,微阵列,MultipleComparisons,质量控制,监管,软件 |
版本 | 1.22.0 |
在Bioconductor | BioC 2.13 (R-3.0)(6年) |
许可证 | GPL-3 |
取决于 | R(>= 2.15.0),方法,limma,sigPathway,anota,DESeq,刨边机,RankProd,topGO,org.Hs.eg.db,GOSemSim,Heatplus,gplots,plotrix,Biobase |
进口 | |
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建议 | |
SystemRequirements | |
增强了 | |
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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 | tRanslatome_1.22.0.tar.gz |
Windows二进制 | tRanslatome_1.22.0.zip |
Mac OS X 10.11 (El Capitan) | tRanslatome_1.22.0.tgz |
源库 | git克隆https://git.bioconductor.org/packages/tRanslatome |
源存储库(开发人员访问) | git克隆git@git.bioconductor.org:packages/tRanslatome |
包短Url | //www.andersvercelli.com/packages/tRanslatome/ |
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