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[ ソース: r-bioc-bitseq ]
パッケージ: r-bioc-bitseq (1.34.0+dfsg-1)
r-bioc-bitseq に関するリンク
Debian の資源:
r-bioc-bitseq ソースパッケージをダウンロード:
- [r-bioc-bitseq_1.34.0+dfsg-1.dsc]
- [r-bioc-bitseq_1.34.0+dfsg.orig.tar.xz]
- [r-bioc-bitseq_1.34.0+dfsg-1.debian.tar.xz]
メンテナ:
外部の資源:
- ホームページ [bioconductor.org]
類似のパッケージ:
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.
その他の r-bioc-bitseq 関連パッケージ
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- dep: libc6 (>= 2.29)
- GNU C ライブラリ: 共有ライブラリ
以下のパッケージによって提供される仮想パッケージでもあります: libc6-udeb
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- dep: libcurl4 (>= 7.18.0)
- 使いやすいクライアントサイドの URL 転送ライブラリ (OpenSSL フレーバ)
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- dep: libgcc-s1 (>= 4.2)
- GCC 共有ライブラリ
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- dep: libgomp1 (>= 6)
- GCC OpenMP (GOMP) サポートライブラリ
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- dep: libstdc++6 (>= 5.2)
- GNU 標準 C++ ライブラリ v3
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- dep: r-api-4.0
- 以下のパッケージによって提供される仮想パッケージです: r-base-core
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- dep: r-api-bioc-3.12
- 以下のパッケージによって提供される仮想パッケージです: r-bioc-biocgenerics
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- dep: r-base-core (>= 4.0.3-1)
- GNU R core of statistical computation and graphics system
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- dep: r-bioc-iranges
- GNU R low-level containers for storing sets of integer ranges
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- dep: r-bioc-rhtslib (>= 1.15.5)
- HTSlib high-throughput sequencing library as GNU R package
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- dep: r-bioc-rsamtools (>= 1.99.3)
- GNU R binary alignment (BAM), variant call (BCF), or tabix file import
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- dep: r-bioc-s4vectors
- BioConductor S4 implementation of vectors and lists
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- sug: r-bioc-biocstyle
- standard styles for vignettes and other Bioconductor documents
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- sug: r-bioc-deseq
- GNU R differential gene expression analysis
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- sug: r-bioc-edger
- Empirical analysis of digital gene expression data in R