Bioconductor版本:版本(3.16)
全基因组关联研究(GWAS)被广泛用于研究疾病的遗传基础和特征,但是他们带来了许多计算的挑战。我们开发了一个R包SNPRelate提供二进制格式单核苷酸多态性(SNP)数据在GWAS利用CoreArray基因组数据结构(GDS)数据文件。GDS格式提供了高效的操作与两位专门为整数,SNP只能占领以来两位。SNPRelate也旨在加速两个关键计算SNP数据使用多核并行计算对称多处理计算机体系结构:主成分分析(PCA)和使用Identity-By-Descent亲缘分析措施。苏格兰民族党GDS GWASTools包所使用的格式也在S4的支持类和通用函数。扩展的GDS SeqArray包格式实现支持的存储单核苷酸变异(SNVs),插入/缺失多态性(indel)和全基因组结构变异调用和whole-exome变体数据。
作者:Xiuwen郑(cre, aut cph]凯蒂,斯蒂芬妮Gogarten[所有],劳里(施),布鲁斯堰(施,黑色)
维护人员:Xiuwen郑< zhengx u.washington.edu >
从内部引用(R,回车引用(“SNPRelate”)
):
安装这个包,开始R(版本“4.2”)并输入:
如果(!要求(“BiocManager”,悄悄地= TRUE)) install.packages (“BiocManager”) BiocManager::安装(“SNPRelate”)
R的旧版本,请参考适当的Bioconductor释放。
查看文档的版本这个包安装在您的系统,开始R和输入:
browseVignettes (“SNPRelate”)
HTML | 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 | 1.32.2 |
Bioconductor自 | BioC 3.0 (r - 3.1)(8.5年) |
许可证 | GPL-3 |
取决于 | R (> = 2.15),gdsfmt(> = 1.8.3) |
进口 | 方法 |
链接 | gdsfmt |
建议 | 平行,矩阵,RUnit,knitr,减价,rmarkdown,质量,BiocGenerics |
SystemRequirements | |
增强了 | SeqArray(> = 1.12.0) |
URL | https://github.com/zhengxwen/SNPRelate |
BugReports | https://github.com/zhengxwen/SNPRelate/issues |
取决于我 | SeqSQC |
进口我 | CNVRanger,GDSArray,《创世纪》,gwasurvivr,VariantExperiment |
建议我 | GWASTools,HIBAG,SAIGEgds,SeqArray |
我的链接 | |
构建报告 |
遵循2021年欧洲杯比分预测 指示在R会话中使用这个包。
源包 | SNPRelate_1.32.2.tar.gz |
Windows二进制 | SNPRelate_1.32.2.zip |
macOS二进制(x86_64) | SNPRelate_1.32.2.tgz |
macOS二进制(arm64) | SNPRelate_1.32.1.tgz |
源库 | git克隆https://git.bioconductor.org/packages/SNPRelate |
源库(开发人员访问) | git克隆git@git.bioconductor.org:包/ SNPRelate |
Bioc包浏览器 | https://code.bioconductor.org/browse/SNPRelate/ |
包短Url | //www.andersvercelli.com/packages/SNPRelate/ |
包下载报告 | 下载数据 |
老BioC 3.16源码包 | 源存档 |
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