SingscoreAMLMutations

DOI:10.18129 / B9.bioc.SingscoreAMLMutations

这个包是3.9版本的Bioconductor;有关稳定的最新发布版本，请参见SingscoreAMLMutations。

利用singscore从转录组特征预测AML的突变

Bioconductor版本:3.9

这个工作流程包显示了如何使用转录组特征来推断表型。工作流程首先展示如何使用tcgabiollinks包下载和处理TCGA AML转录组数据。然后展示了如何使用singscore包和来自MSigDB的签名对样本进行评分。最后，在预测AML中特定突变的背景下，显示了分数的预测能力。该工作流程展示了Bioconductor软件包的相互作用，以实现基因集水平的分析。

作者:Dharmesh D. Bhuva [aut, re][au:]，谢毅[au:]吕汝谦[外]，约瑟夫·寇森[外]，梅丽莎·j·戴维斯[奥特]

维护者:Dharmesh D. Bhuva < Bhuva。D . wehi.edu.au b>

安装

要安装这个包，启动R(版本“3.6”)并输入:

如果(!requireNamespace("BiocManager"，悄然= TRUE)) install.packages("BiocManager") BiocManager::install("SingscoreAMLMutations")

对于旧版本的R，请参考相应的Bioconductor释放。

文档

要查看系统中安装的此软件包版本的文档，启动R并输入:

browseVignettes(“SingscoreAMLMutations”)

超文本标记语言	R脚本	利用singscore从转录组特征预测AML的突变
超文本标记语言	R脚本	利用singscore从转录组特征预测AML突变(中文版)
文本		新闻

细节

biocViews	GeneExpressionWorkflow,GenomicVariantsWorkflow,ImmunoOncologyWorkflow,工作流
版本	1.0.1
许可证	艺术- 2.0
取决于	R (>= 3.6.0)
进口	dcanr,刨边机,ggplot2,gridExtra,GSEABase,org.Hs.eg.db,plyr,reshape2,rtracklayer,singscore,SummarizedExperiment,TCGAbiolinks
链接
建议	knitr,rmarkdown,BiocStyle,BiocWorkflowTools,拼写
SystemRequirements
增强了
URL	https://github.com/DavisLaboratory/SingscoreAMLMutations
BugReports	https://github.com/DavisLaboratory/SingscoreAMLMutations/issues
这取决于我
进口我
建议我
链接到我

包档案

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源包	SingscoreAMLMutations_1.0.1.tar.gz
Windows二进制
Mac OS X 10.11 (El Capitan)
源库	git clone https://git.bioconductor.org/packages/SingscoreAMLMutations
源存储库(开发人员访问)	git clone git@git.bioconductor.org:packages/SingscoreAMLMutations
包短Url	//www.andersvercelli.com/packages/SingscoreAMLMutations/
软件包下载报告	下载数据