DENR:使用PRO seq选择最活跃的转录成绩单模型 源码
标题 作者 丹尼尔 诺亚·杜克勒(Noah Dukler) 借助转录本水平分辨率对新生RNA测序数据进行定量 安装 DENR包 可以使用以下代码行安装软件包: devtools::install_github("CshlSiepelLab/DENR") Tensorflow和Keras 该TSS的识别方法使用深层学习框架Keras和Tensorflow 。仅支持tensorflow 2.0或更高版本。请注意,R tensorflow软件包的版本tensorflow在tensorflow使用的python版本不同。要检查它是否运行。 tensorflow::tf_config() 从R安装tensorflow和keras的说明可以在找到。 概述 DENR对新生的RNA测序数据进行基于注释的转录水平定量。尽管它是基于PRO-seq数据开发的,但通常应适用于任何经过处理的新生测序数据集,
文件列表
DENR:使用PRO-seq选择最活跃的转录成绩单模型
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.gitignore
11B
NAMESPACE
1KB
DESCRIPTION
2KB
test_multichrom.bw
31KB
test_double_strand_plus.bw
69KB
test_double_strand_minus.bw
61KB
test_double_strands_minus.bw
61KB
test_transcript_filter_301_500.bw
31KB
test_single_strand.bw
85KB
hsapiens_gene_ensembl_96_txdb_test
64KB
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