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rprimer：一个用于设计...的 R/bioconductor 包
摘要背景：本文介绍了一种新的 R/Bioconductor 包 rprimer，用于设计序列可变病毒的简并寡核苷酸和 PCR 检测。多重 DNA 序列比对用作输入数据，而输出则包括综合表格（数据框）和仪表板式图表。工作流可以直接从 R 控制台或通过图形用户界面（Shiny 应用程序）运行。本文演示并评估了 rprimer，方法是使用它设计两种诺如病毒基因组 I (GI) 检测：一种用于定量检测的 RT-qPCR 检测和一种用于 Sanger 测序和基于聚合酶衣壳的基因分型的 RT-PCR 检测。结果：使用检测为诺如病毒 GI 阳性的粪便样本评估生成的检测。RT-qPCR 检测准确扩增和量化了所有样本，并显示出与广泛使用的标准化检测相当的性能，而 RT-PCR 检测成功测序和基因分型了所有样本。通过与三个类似的免费软件包进行比较，确定了该软件包的优点和局限性。不同工具的几个特点是相似的，但 rprimer 的重要优势在于其速度、寡核苷酸设计的灵活性和可视化能力。结论：开发了一个 R/Bioconductor 软件包 rprimer，并证明它可以成功设计引物和探针，用于定量检测和基因分型序列可变的病毒。该软件包提供了一种高效、灵活且直观的退化寡核苷酸设计方法，因此可以帮助病毒研究和方法开发。
使用R bioconductor套件进行大量RNA-Seq de ...
pic源顶部：带有samtools的核心分析数据的屏幕截图bam文件pic源底部：samtools github页面https://samtools.github.io/hts-specs/samv1.pdf
全面的 Bioconductor 生态系统，用于跨核酸酶和技术设计 CRISPR 引导 RNA
CRISPR 介导的基因扰动研究的成功高度依赖于 gRNA 的质量，并且已经开发了几种工具来实现最佳的 gRNA 设计。然而，这些工具并不都适用于最新的 CRISPR 模式或核酸酶，也没有提供全面的注释方法或用于高级 CRISPR 应用的可扩展性。在这里，我们介绍了一个新的 R 包生态系统，它能够为多种 CRISPR 技术实现高效的 gRNA 设计和注释，包括 CRISPR 敲除、CRISPR 激活 CRISPR 干扰和 CRISPR 碱基编辑。核心包 crisprDesign 提供了一个全面、用户友好且统一的界面，可通过几种比对方法添加靶向和脱靶注释、丰富的基因和 SNP 注释以及十几个靶向和脱靶活动分数。这些功能适用于任何 RNA 或 DNA 靶向核酸酶，包括 Cas9、Cas12 和 Cas13。我们通过为三个案例研究设计最佳 gRNA 来说明我们工具的普遍适用性：使用碱基编辑器 BE4max 平铺 BRCA1 的 CRISPRbe 库、使用 CasRx 平铺 CD46 和 CD55 的 RNA 靶向库以及使用 CRISPRa 激活 MMP7。我们的 R 软件包套件是开源的，并通过 Bioconductor 项目部署，以方便 CRISPR 社区使用它们。
ggbio：基因组数据可视化工具包
ggbio 是一个基于 ggplot2() 的 Bioconductor 包，利用 Bioconductor 定义的丰富对象及其统计和计算能力，提供灵活的基因组可视化框架，将图形语法扩展到基因组数据中，尽力向用户提供高质量、高度可定制的图形。
编辑：序列的差分分析读取计数数据...
EDGER作者始终感谢接收软件包功能或文档中的错误报告。对于改进的精心考虑的建议也是如此。有关EDGER的所有其他问题或问题都应发布到生物导体支持网站https://support.bioconductor.org。请向支持网站发送一般帮助和建议的请求，而不是向个人作者发送。将问题发布到生物导体支持站点具有许多优势。首先，支持网站包括一个经验丰富的Edger用户社区，他们可以回答最常见的问题。第二，EDGER作者努力确保任何用户发布到生物导体的用户都会获得帮助。第三，支持网站允许其他具有相同问题的人从答案中获得。首次发布到支持网站的用户将发现阅读http://www.bioconductor.org/help/support/posting-guide的发布指南很有帮助。
促进RNA的途径和基于网络的分析 -
r软件包Pathlinkr旨在通过简化和简化分析和解释从人RNA-seq数据得出的差异表达基因的过程来帮助转录组分析。它提供了一种综合方法来执行途径丰富和基于网络的分析，同时还产生了出版物质量的数字来结合这些结果，从而使用户可以更有效地解释其发现并从大量数据中提取生物学含义。PathLinkr可从https://bioconductor.org/packages/pathlinkr/上安装，可通过BioConductor论坛提供支持。在https://github.com/hancockinformatics/pathlinkr，在GPL-3.0许可下，可以在GITHUB存储库上获得代码，示例和支持数据，用户可以在其中报告问题或使用GitHub问题系统提出建议。
猿类：系统发育和进化分析
描述 用于读取、写入、绘制和操作系统发育树的函数，在系统发育框架中分析比较数据，祖先特征分析，多样化和宏观进化分析，计算 DNA 序列的距离，读取和写入核苷酸序列以及从 BioConductor 导入，以及多种工具，例如 Mantel 检验、广义天际线图、系统发育数据的图形探索（alex、trex、kronoviz）、使用平均路径长度和惩罚可能性估计绝对进化率和时钟树，使用非同时期序列确定树的年代，将 DNA 转化为 AA 序列，以及评估序列比对。系统发育估计可以用 NJ、BIONJ、ME、MVR、SDM 和三角法以及几种处理不完整距离矩阵的方法（NJ*、BIONJ*、MVR* 和相应的三角法）来完成。一些函数调用外部应用程序（PhyML、Clustal、T-Coffee、Muscle），其结果返回到 R 中。
编程和编码课程
BIOS 6640 R用于数据科学3.0 Cr。限制：以可变术语和年份提供。仅针对以下课程之一给出：BIOS 6640或EPID 6605 R中的统计编程，包括数据管理，订阅，循环，循环，功能，软件包，图形。将涵盖可再现研究的概念和方法，以及计算密集的统计方法。这些方法用于分析数据并提出结果。BIOS 6642 Python编程简介3.0 Cr。限制：以可变术语和年份提供。仅给本课程或BIOS 6682的信用。使用Python进行编程的第一门课程涵盖了诸如变量，数据类型，迭代，控制，输入/输出以及功能以及高级概念（例如面向对象的编程）等基本概念。可以使用与统计相关的示例，作业和项目。BIOS 6644实用数据争吵2.0 Cr。限制：提供的变量条款和年。数据争吵是将数据转化为对科学有用的格式的过程。本课程将为学生提供各种各样的工具，策略和实践，这些工具，策略和实践可以大大减轻痛苦，并浪费时间通常与争吵有关，以及如何利用所有人可用的无数免费资源。BIOS 6660使用R和Bioconductor 3.0 Cr对基因组数据进行分析。PREREQ/COREQ：BIOS 6602或BIOS 6612，或教师同意。限制：以可变术语和年份提供。BIOS 7747生物医学应用机器学习3.0 Cr。本课程为学生提供了使用统计软件R和BioConductor解决现实生活生物学问题的经验。学生将与参与的研究人员和临床医生在基因组学数据的案例研究中进行沟通。PREREQ：生物统计学方法（例如BIOS 6611，BIOS 6612），线性代数（例如数学3191）和Python编程（例如BIOS 6642），或指导老师的许可。限制：以可变术语和年份提供。本课程适用于MS和博士生。无监督和监督的机器学习方法的理论背景及其在生物医学问题解决方案中的应用。除了了解方法论细节外，学生还将学习如何在Python中使用和应用机器学习方法并提高其编码能力。BIOS 7719信息可视化3.0 Cr。与CPBS 7719交叉上市。PREREQ：BIOS 6611和BIOS 6612或教师许可。使用适合开发交互式可视化的语言进行熟练编码。限制：以可变术语和年份提供。信息可视化研究用于分析抽象数据的交互式可视化技术。本课程介绍了在各种生物学和生物医学领域中应用的设计，开发和验证方法。
MultiCrispr：用于数千个目标的主要编辑和平行定位的GRNA设计
针对编码基因组通过CRISPR/ CAS9技术引入核苷酸缺失/插入已成为一种标准程序。它迅速产生了多种方法，例如素数编辑，顶点接近标记或同源性修复，但是，支持生物信息学工具的支持落后于此。新的CRISPR/CAS9应用程序通常会重新征询特定的GRNA设计功能，并且通常缺少一种通用工具。在这里，我们介绍了R/生物导体工具MulticRispr，旨在设计单个grnas和复杂的grna libraries。包装易于使用；在效率和特定的效率上，检测，分数和锻炼;每个目标或CRISPR/CAS9序列可视化和聚集结果；最后返回GRNA的范围和序列。是通用的，多晶状体定义的，并实现了基因组算术框架，作为便利适应最近引入的技术的基础，例如素数编辑或尚未出现。其性能和设计构想（例如目标集） - 特定过滤渲染多晶层在处理类似筛选的方法时选择的工具。
TENET.注释中心
一个复合 GRanges 对象，包含来自各种来源的假定增强子元素区域，主要用于 TENET Bioconductor 包。该数据集由强增强子区域组成，这些区域由 Roadmap Epigenomics ChromHMM 扩展的基于 98 个参考表观基因组的 18 状态模型注释，并转移到 hg38 基因组（以下 4 种状态代表强增强子：7：基因增强子 1、8：基因增强子 2、9：活性增强子 1 和 10：活性增强子 2），以及 FANTOM5 项目在第 1 阶段和第 2 阶段确定的人类允许增强子区域。有关组件数据集的更多信息，请参阅托管在 https://github.com/rhielab/TENET.AnnotationHub/blob/devel/data-raw/TENET_consensus_datasets_manifest.tsv 上的清单文件。引用：Roadmap Epigenomics Consortium；Kundaje A、Meuleman W、Ernst J 等人。111 个参考人类表观基因组的综合分析。Nature。2015 年 2 月 19 日；518(7539)：317-30。doi：10.1038/nature14248。PMID：25693563；PMCID：PMC4530010。Lizio M、Harshbarger J、Shimoji H 等人。通往 FANTOM5 启动子水平哺乳动物表达图谱的途径。Genome Biol 16(1)，22 (2015)。Abugessaisa I、Ramilowski JA、Lizio M 等人。FANTOM 进入第 20 个年头：转录组图谱的扩展和非编码 RNA 的功能注释。 Nucleic Acids Res. 2021 年 1 月 8 日；49(D1)：D892-D898。doi：10.1093/nar/gkaa1054。PMID：33211864；PMCID：PMC7779024。