Bioconductor版本:发行版(3.16)
该包提供了在超深(>=100x覆盖率)测序实验中检测亚克隆突变的定量变体调用器。deepSNV算法用于与相同位点的对照实验进行比较设置,并使用β -二项式模型和似然比检验来区分测序错误和亚克隆snv。shearwater算法基于beta-二项式模型计算贝叶斯分类器,用于多个样本的变量调用,用于精确估计模型参数(如局部错误率和离散度)和先验知识,例如来自COSMIC等变量数据库。
作者:Niko Beerenwinkel [ths], Raul Alcantara [ctb], David Jones [ctb], John Marshall [ctb], Inigo Martincorena [ctb], Moritz ger叮[aut, cre]
维护者:Moritz gersting < Moritz。gersting在ebi.ac.uk>
引文(从R内,输入引用(“deepSNV”)
):
要安装这个包,启动R(版本“4.2”)并输入:
如果(!require("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(“deepSNV”)
R脚本 | 在深度测序实验中检测低频变异的R包 | |
超文本标记语言 | R脚本 | 海鸥毫升 |
R脚本 | 亚克隆变异呼叫多个样本和先验知识使用shearwater | |
参考手册 | ||
文本 | 新闻 |
biocViews | DataImport,GeneticVariability,遗传学,单核苷酸多态性,测序,软件 |
版本 | 1.44.0 |
在Bioconductor | BioC 2.10 (R-2.15)(10.5年) |
许可证 | GPL-3 |
取决于 | R(>= 2.13.0),方法,图形,并行,IRanges,GenomicRanges,SummarizedExperiment,Biostrings,VGAM,VariantAnnotation(> = 1.27.6) |
进口 | Rhtslib |
链接 | Rhtslib(> = 1.13.1) |
建议 | RColorBrewer,knitr,rmarkdown |
SystemRequirements | GNU使 |
增强了 | |
URL | |
全靠我 | |
进口我 | mitoClone2 |
建议我 | GenomicFiles |
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 | deepSNV_1.44.0.tar.gz |
Windows二进制 | deepSNV_1.44.0.zip(64位) |
macOS二进制文件(x86_64) | deepSNV_1.44.0.tgz |
macOS二进制文件(arm64) | deepSNV_1.44.0.tgz |
源库 | git克隆https://git.bioconductor.org/packages/deepSNV |
源存储库(开发人员访问) | git克隆git@git.bioconductor.org:packages/deepSNV |
包短Url | //www.andersvercelli.com/packages/deepSNV/ |
软件包下载报告 | 下载数据 |
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