DMCHMM

DOI:10.18129 / B9.bioc.DMCHMM

这是发展DMCHMM版本;稳定版请参见DMCHMM．

基于隐马尔可夫模型的差异甲基化CpG

Bioconductor版本:开发(3.16)

在亚硫酸氢盐测序数据中使用隐马尔可夫模型识别差异甲基化CpG位点的管道。DNA甲基化研究使研究人员能够了解甲基化模式及其在生物过程和疾病中的调节作用。然而，只有有限数量的统计方法被开发出来提供正式的定量分析。具体来说，一些可用的方法确实可以识别差异甲基化的CpG (DMC)位点或区域(DMR)，但这些方法存在局限性，主要是由于亚硫酸氢盐测序数据固有的挑战。这些挑战包括:(1)基因组位置之间的读取深度差异很大，而且通常很低;(2)甲基化和自相关模式均随区域变化而变化;(3) CpG位点分布不均。此外，还有一些方法上的限制:几乎没有一个工具能够比较多个组和/或处理缺失值，只有少数工具允许连续或多个协变量。最后一个是研究人员非常感兴趣的，因为目标往往是找到基因组的哪些区域与几种暴露和特征相关。为了解决这些问题，我们开发了一种基于隐马尔可夫模型(hmm)的高效DMC识别方法，称为“DMCHMM”，它是一种三步法(模型选择、预测、测试)，旨在解决上述缺陷。

作者:Farhad Shokoohi

维护者:Farhad Shokoohi < Shokoohi at icloud.com>

安装

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") #初始化使用Bioc devel BiocManager::install(version='devel') BiocManager::install("DMCHMM")

对于R的旧版本，请参考相应的Bioconductor释放．

文档

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browseVignettes(“DMCHMM”)

超文本标记语言	R脚本	差异甲基化CpG的隐马尔可夫模型
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文本		新闻

细节

biocViews	报道，DifferentialMethylation，HiddenMarkovModel，测序，软件
版本	1.19.0
在Bioconductor	BioC 3.6 (R-3.4)(4.5年)
许可证	GPL-3
取决于	R (>= 4.1.0)，SummarizedExperiment、方法、S4Vectors，BiocParallel，GenomicRanges，IRanges，fdrtool
进口	utils, stats, grDevices，rtracklayer，multcomp，校准、图形
链接
建议	testthat，knitr，rmarkdown
SystemRequirements
增强了
URL
BugReports	https://github.com/shokoohi/DMCHMM/issues
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包档案

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	DMCHMM_1.19.0.tar.gz
Windows二进制	DMCHMM_1.19.0.zip
macOS 10.13 (High Sierra)	DMCHMM_1.19.0.tgz
源库	git克隆https://git.bioconductor.org/packages/DMCHMM
源存储库(开发人员访问)	git克隆git@git.bioconductor.org:packages/DMCHMM
包短Url	//www.andersvercelli.com/packages/DMCHMM/
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