Pakiet: r-bioc-bitseq (1.34.0+dfsg-1)

[ Pakiet źródłowy: r-bioc-bitseq  ]

transcript expression inference and analysis for RNA-seq data

The BitSeq package is targeted for transcript expression analysis and differential expression analysis of RNA-seq data in two stage process. In the first stage it uses Bayesian inference methodology to infer expression of individual transcripts from individual RNA-seq experiments. The second stage of BitSeq embraces the differential expression analysis of transcript expression. Providing expression estimates from replicates of multiple conditions, Log-Normal model of the estimates is used for inferring the condition mean transcript expression and ranking the transcripts based on the likelihood of differential expression.

Inne pakiety związane z r-bioc-bitseq

• dep: libc6 (>= 2.29)

  Biblioteka GNU C: biblioteki współdzielone
  również pakiet wirtualny udostępniany przez libc6-udeb

• dep: libcurl4 (>= 7.18.0)

  Łatwa w użyciu biblioteka klienta do transferu adresów URL (wersja OpenSSL)

• dep: libgcc-s1 (>= 4.2)

  Biblioteka wspomagająca GCC

• dep: libgomp1 (>= 6)

  Biblioteka wspierająca GCC OpenMP (GOMP)

• dep: libstdc++6 (>= 5.2)

  Standardowa biblioteka GNU C++, wersja 3

• dep: r-api-4.0

  pakiet wirtualny udostępniany przez r-base-core

• dep: r-api-bioc-3.12

  pakiet wirtualny udostępniany przez r-bioc-biocgenerics

• dep: r-base-core (>= 4.0.3-1)

  GNU R core of statistical computation and graphics system

• dep: r-bioc-iranges

  GNU R low-level containers for storing sets of integer ranges

• dep: r-bioc-rhtslib (>= 1.15.5)

  HTSlib high-throughput sequencing library as GNU R package

• dep: r-bioc-rsamtools (>= 1.99.3)

  GNU R binary alignment (BAM), variant call (BCF), or tabix file import

• dep: r-bioc-s4vectors

  BioConductor S4 implementation of vectors and lists

• sug: r-bioc-biocstyle

  standard styles for vignettes and other Bioconductor documents

• sug: r-bioc-deseq

  GNU R differential gene expression analysis

• sug: r-bioc-edger

  Empirical analysis of digital gene expression data in R

Pobieranie r-bioc-bitseq

Pobierz dla wszystkich dostępnych architektur

Architektura	Rozmiar pakietu	Rozmiar po instalacji	Pliki
mips64el	1 066,9 KiB	6 107,0 KiB	[lista plików]