maEndToEnd

DOI:10.18129 / B9.bioc.maEndToEnd

微分的端到端流程使用Affymetrix微阵列基因表达

Bioconductor版本:版本(3.17)

在本文中,我们走过一个端到端的Affymetrix微阵列微分表达式工作流使用Bioconductor包。这个工作流是直接适用于当前的“基因”类型的数组,如HuGene或MoGene数组,但是可以很容易地适应类似的平台。这里的数据分析是一个典型的临床微阵列数据集比较发炎和non-inflamed结肠组织在两个疾病亚型。对于每一个疾病,炎症之间的差异基因表达和non-inflamed结肠组织进行了分析。我们将开始从玻璃纸的原始数据文件,展示如何将它们导入到一个Bioconductor ExpressionSet,执行质量控制和标准化,最后(DE)基因差异表达分析,其次是一些富集分析。

作者:贝恩德•克劳斯(aut),斯蒂芬妮Reisenauer (aut (cre)

维护人员:斯蒂芬妮Reisenauer <斯蒂菲。在tum.de reisenauer >

安装

安装这个包,开始R(版本“4.3”)并输入:

如果(!要求(“BiocManager”,悄悄地= TRUE)) install.packages (“BiocManager”) BiocManager::安装(“maEndToEnd”)

R的旧版本,请参考适当的Bioconductor释放。

文档

细节

biocViews	GeneExpressionWorkflow,工作流
版本	2.20.0
许可证	麻省理工学院+文件许可
取决于	R (> = 3.5.0),Biobase,oligoClasses,ArrayExpress,pd.hugene.1.0.st.v1,hugene10sttranscriptcluster.db,益生元,arrayQualityMetrics,limma,topGO,ReactomePA,clusterProfilergplots ggplot2,geneplotter,RColorBrewer pheatmap dplyr、tidyr stringr, matrixStats,genefilteropenxlsx,Rgraphviz,enrichplot
进口
链接
建议	BiocStyle,devtools knitr rmarkdown
SystemRequirements
增强了
URL	//www.andersvercelli.com/help/workflows/
取决于我
进口我
建议我
我的链接

包档案

遵循2021年欧洲杯比分预测 指示在R会话中使用这个包。

源包
Windows二进制
macOS二进制(x86_64)
macOS二进制(arm64)
源库	git克隆https://git.bioconductor.org/packages/maEndToEnd
源库(开发人员访问)	git克隆git@git.bioconductor.org:包/ maEndToEnd
包短Url	//www.andersvercelli.com/packages/maEndToEnd/
包下载报告	下载数据