GenoGAM

DOI:10.18129 / B9.bioc.GenoGAM

基于GAM的ChIP-Seq数据分析框架

生物导体版本:发布(3.13)

该包允许使用基于r -包“mgcv”实现的广义加性模型的平滑函数对全基因组数据进行统计分析。它为ChIP-Seq数据的统计分析提供了方法，包括蛋白质占用推断，点和区域差异分析。频散和平滑参数的估计是通过交叉验证完成的。广义加性模型拟合整个染色体的尺度是通过平行化重叠的基因组间隔来实现的。

作者:Georg Stricker [aut, cre]， Alexander Engelhardt [aut]， Julien Gagneur [aut]

维护人员:Georg Stricker < Georg。前锋:protonmail.com >

安装

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如果(!安装BiocManager::install(“GenoGAM”)

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文档

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browseVignettes(“GenoGAM”)

超文本标记语言	R脚本	用GenoGAM 2.0建模ChIP-Seq数据:全基因组广义加性模型
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细节

biocViews	2021年欧洲杯 ，2021年欧洲杯 ，2021年欧洲杯 ，2021年欧洲杯 ，2021年欧洲杯 ，2021年欧洲杯 ，2021年欧洲杯 ，2021年欧洲杯 ，2021年欧洲杯 ，2021年欧洲杯
版本	2.10.0
Bioconductor自	BioC 3.3 (R-3.3)(5年)
许可证	GPL-2
取决于	R (> = 3.5),SummarizedExperiment(> = 1.1.19),HDF5Array(> = 1.8.0),rhdf5(> = 2.21.6),S4Vectors(> = 0.23.18),矩阵(> = 1.2 8),data.table(> = 1.9.4)
进口	Rcpp(> = 0.12.14),sparseinv(> = 0.1.1),Rsamtools(> = 1.18.2),GenomicRanges(> = 1.23.16),BiocParallel(> = 1.5.17),DESeq2(> = 1.11.23),futile.logger(> = 1.4.1),GenomeInfoDb(> = 1.7.6),GenomicAlignments(> = 1.7.17),IRanges(> = 2.5.30),Biostrings(> = 2.39.14),DelayedArray(>= 0.3.19)、methods、stats
链接	Rcpp，RcppArmadillo
建议	BiocStyle，chipseq(> = 1.21.2),迷幻药(> = 3.0.0),genefilter(> = 1.54.2),ggplot2(> =魅惑,testthat，knitr，rmarkdown
SystemRequirements
增强了
URL	https://github.com/gstricker/GenoGAM
BugReports	https://github.com/gstricker/GenoGAM/issues
取决于我
进口我
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构建报告

包档案

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	GenoGAM_2.10.0.tar.gz
Windows二进制	GenoGAM_2.10.0.zip
macOS 10.13 (High Sierra)	GenoGAM_2.10.0.tgz
源库	git克隆https://git.bioconductor.org/packages/GenoGAM
源存储库(开发人员访问)	git克隆git@git.bioconductor.org:包/ GenoGAM
包短Url	//www.andersvercelli.com/packages/GenoGAM/
包下载报告	下载数据