Пакет: r-bioc-bitseq (1.34.0+dfsg-1)

[ Источник: 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.

Другие пакеты, относящиеся к r-bioc-bitseq

• dep: libc6 (>= 2.29)

  библиотека GNU C: динамически подключаемые библиотеки
  также виртуальный пакет, предоставляемый libc6-udeb

• dep: libcurl4 (>= 7.18.0)

  простая в использовании клиентская библиотека для передачи URL (вариант с OpenSSL)

• dep: libgcc-s1 (>= 3.5)

  вспомогательная библиотека GCC

• dep: libgomp1 (>= 6)

  вспомогательная библиотека GCC OpenMP (GOMP)

• dep: libstdc++6 (>= 5.2)

  стандартная библиотека GNU C++ версии 3

• dep: r-api-4.0

  виртуальный пакет, предоставляемый r-base-core

• dep: r-api-bioc-3.12

  виртуальный пакет, предоставляемый 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

Загрузка r-bioc-bitseq

Загрузить для всех доступных архитектур

Архитектура	Размер пакета	В установленном виде	Файлы
armel	1 041,0 Кб	5 838,0 Кб	[список файлов]