Bioconductor版本:发行版(3.16)
该软件包能够使用基于网络和文本挖掘的方法对基因集富集分析的结果进行解释和分析。大多数富集分析的结果是大量难以解释的重要基因集。该软件包中的工具有助于从基因集富集分析中构建基于相似性的重要基因集网络,然后可以使用文本挖掘方法对其生物学功能进行调查。
作者:Dharmesh D. Bhuva [aut, cre],艾哈迈德·穆罕默德[ctb]
维护者:Dharmesh D. Bhuva < Bhuva。D at wehi.edu.au>
引文(从R内,输入引用(“vissE”)
):
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(“vissE”)
超文本标记语言 | R脚本 | vissE |
参考手册 | ||
文本 | 新闻 |
biocViews | GeneExpression,GeneSetEnrichment,网络,NetworkEnrichment,软件 |
版本 | 1.6.0 |
在Bioconductor | BioC 3.13 (R-4.1)(1.5年) |
许可证 | GPL-3 |
取决于 | R (>= 4.1) |
进口 | igraph、方法、plyr,ggplot2,scico,RColorBrewer,tm,ggwordcloud,GSEABase,reshape2grDevices,ggforce,msigdb,ggrepel,textstem,tidygraph统计数据,尺度,ggraph |
链接 | |
建议 | testthat,org.Hs.eg.db,org.Mm.eg.db,拼接而成,singscore,knitr,rmarkdown,prettydoc,BiocStyle,pkgdown,covr |
SystemRequirements | |
增强了 | |
URL | https://davislaboratory.github.io/vissE |
BugReports | https://github.com/DavisLaboratory/vissE/issues |
全靠我 | |
进口我 | |
建议我 | msigdb |
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 | vissE_1.6.0.tar.gz |
Windows二进制 | vissE_1.6.0.zip |
macOS二进制文件(x86_64) | vissE_1.6.0.tgz |
macOS二进制文件(arm64) | vissE_1.6.0.tgz |
源库 | git克隆https://git.bioconductor.org/packages/vissE |
源存储库(开发人员访问) | git克隆git@git.bioconductor.org:packages/vissE |
生物包浏览器 | https://code.bioconductor.org/browse/vissE/ |
包短Url | //www.andersvercelli.com/packages/vissE/ |
软件包下载报告 | 下载数据 |
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