Bioconductor版本:发行版(3.16)
epigraHMM提供了一套基于隐马尔可夫模型的表观基因组数据分析工具。它包含两个独立的峰值调用器,一个用于来自生物或技术重复的一致峰值,另一个用于来自多重复多条件实验的差异峰值。在差分峰值调用中,epigraHMM提供了特定于窗口的后视概率,这些后视概率与跨条件的每一种可能的读丰富组合模式相关联。
作者:佩德罗·巴尔多尼[aut, cre]
维护者:Pedro Baldoni
引文(从R内,输入引用(“epigraHMM”)
):
要安装此包,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(“epigraHMM”)
超文本标记语言 | R脚本 | 使用警句的共识和差分峰值调用 |
参考手册 | ||
文本 | 新闻 | |
文本 | 许可证 |
biocViews | ATACSeq,ChIPSeq,DNaseSeq,表观遗传学,HiddenMarkovModel,软件 |
版本 | 1.6.0 |
在Bioconductor公司 | BioC 3.13 (R-4.1)(1.5年) |
许可证 | MIT +文件许可证 |
取决于 | R (>= 3.5.0) |
进口 | Rcpp,magrittr,data.table,SummarizedExperiment、方法、GenomeInfoDb,GenomicRanges,rtracklayer,IRanges,Rsamtools,bamsignals,csaw,S4Vectors,limma统计数据,Rhdf5lib,rhdf5,矩阵,质量,尺度,ggpubr,ggplot2,GreyListChIP,pheatmap, grDevices |
链接 | Rcpp,RcppArmadillo,Rhdf5lib |
建议 | testthat,knitr,rmarkdown,BiocStyle,BSgenome.Rnorvegicus.UCSC.rn4,gcapc,chromstaRData |
SystemRequirements | GNU使 |
增强了 | |
URL | |
全靠我 | |
进口我 | |
建议我 | |
给我的链接 | |
构建报告 |
遵循2021年欧洲杯比分预测 在R会话中使用这个包的说明。
源包 | epigraHMM_1.6.0.tar.gz |
Windows二进制 | epigraHMM_1.6.0.zip |
macOS二进制文件(x86_64) | epigraHMM_1.6.0.tgz |
macOS二进制文件(arm64) | epigraHMM_1.6.0.tgz |
源库 | git克隆https://git.bioconductor.org/packages/epigraHMM |
源存储库(开发人员访问) | git克隆git@git.bioconductor.org:packages/epigraHMM |
包短Url | //www.andersvercelli.com/packages/epigraHMM/ |
软件包下载报告 | 下载数据 |
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