彪马

DOI:10.18129 / B9.bioc.puma

这是发展彪马版本;稳定发布版本请参见彪马

微阵列分析中的传播不确定性(包括Affymetrix传统的3'阵列和外显子阵列以及人类转录组阵列2.0)

Bioconductor版本:开发(3.16)

Affymetrix GeneChip数据的大多数分析(包括传统的3'阵列和外显子阵列以及人类转录组阵列2.0)都是基于表达水平的点估计,而忽略了这种估计的不确定性。通过将不确定性传播到下游分析,我们可以改善微阵列分析的结果。puma软件包首次为普通用户提供了一套不确定性传播方法。除了计算Affymetrix 3'阵列的基因表达外,puma还提供了处理外显子阵列的方法,并为选择性剪接研究产生基因和异构体表达。与以前可用的不确定性传播方法相比,Puma还提供了范围和执行速度方面的改进。包括总结、差异表达检测、聚类和PCA方法,以及有用的绘图函数。

作者:Richard D. Pearson, Liu Xuejun, Magnus Rattray, Marta Milo, Neil D. Lawrence, Guido Sanguinetti, Zhang Li

维护者:刘学军<学军。刘先生在nuaa.edu.cn>

引用(来自R,输入引用(“彪马”)):

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biocdevel的使用BiocManager::install(version='devel') BiocManager::install("puma")

对于旧版本的R,请参考相应的Bioconductor释放

文档

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PDF R脚本 puma用户指南
PDF 参考手册

细节

biocViews AlternativeSplicing贝叶斯ChipOnChip聚类DataImportDifferentialExpressionDifferentialSplicingExonArrayGeneExpressionHTA2.0微阵列OneChannel预处理软件TwoChannelmRNAMicroarray
版本 3.39.0
在Bioconductor中 BioC 2.0 (R-2.5)(15.5年)
许可证 LGPL
取决于 R (>= 3.2.0),益生元(>= 1.32.0),图形,grDevices,方法,统计,utils,mclustoligoClasses
进口 Biobase(> = 2.5.5),affy(> = 1.46.0),affyiooligoClasses
链接
建议 pumadataaffydatalimmaROCR注释
SystemRequirements
增强了
URL http://umber.sbs.man.ac.uk/resources/puma
这取决于我 pumadata
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包档案

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源包 puma_3.39.0.tar.gz
Windows二进制 puma_3.39.0.zip
macOS 10.13 (High Sierra) puma_3.39.0.tgz
源库 Git克隆https://git.bioconductor.org/packages/puma
源存储库(开发人员访问) Git克隆git@git.bioconductor.org:packages/puma
包短Url //www.andersvercelli.com/packages/puma/
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