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TestingPackage

Um exemplo de pacote R para BCB410H: Bioinformática aplicada.

Descrição

Um parágrafo que descreve o objetivo do seu pacote R e dados biológicos sendo analisados. Explique como o seu pacote é adicionado ou melhorar um fluxo de trabalho atual em bioinformática ou biologia computacional (ou seja, como é único?, Que problema ele aborda?). Por fim, inclua a versão R (não a versão rstudio) e a plataforma (Mac, Windows, Linux (Debian, Fedora/Redhat, Ubuntu)), usada para desenvolver o pacote. Você pode obter essas informações executando utils::sessionInfo() . Não deve haver implementação Shiny neste momento. Por exemplo,


TestingPackage é um pacote R para demonstrar componentes de um pacote R simples com dados de sequenciamento de RNA. O pacote R inclui os principais componentes: descrição, espaço para nome, subdiretório MAN e subdiretório R. Além disso, também são exploradas vinhetas, testes, dados e instituições de leitura e subdiretos também são exploradas. O pacote é direcionado para os alunos do BCB410H (Applied Bioinformatics), que devem definir uma ferramenta útil para a análise de dados biológicos no formato de um pacote público r alojado no GitHub. O escopo do pacote R é adicionar ou melhorar um fluxo de trabalho atual em bioinformática ou biologia computacional. A ferramenta deve conter funções para executar a análise de dados biológicos e produzir uma saída gráfica atraente, idealmente para apoiar a análise exploratória. O pacote TestingPackage foi desenvolvido usando R version 4.2.1 (2022-06-23) , Platform: x86_64-apple-darwin17.0 (64-bit) e Running under: macOS Ventura 13.2 .

Instalação

Forneça o seguinte texto e comandos, personalizado para o seu pacote R. Por exemplo,


Para instalar a versão mais recente do pacote: 

install.packages( " devtools " )
library( " devtools " )
devtools :: install_github( " anjalisilva/TestingPackage " , build_vignettes = TRUE )
library( " TestingPackage " )

Para executar o aplicativo brilhante: 

runTestingPackage() # not for Assessment 4; only for Assessment 5

Visão geral

Forneça os seguintes comandos, personalizados para o seu pacote R. Em seguida, forneça uma lista de funções acessíveis ao usuário dentro do pacote e uma breve descrição de cada uma. Inclua uma imagem que ilustra a visão geral do pacote que mostra as entradas e saídas. Verifique se a imagem é depositada no local correto, conforme discutido na aula. Aponte o usuário às vinhetas para um tutorial do seu pacote. Por exemplo, 


ls( " package:TestingPackage " )
data( package = " TestingPackage " ) 
browseVignettes( " TestingPackage " )

TestingPackage contém 3 funções.

  1. InfcriteriacalCulation para calcular os critérios de informação, dadas as dimensões do conjunto de dados, probabilidade de log e probabilidade.

  2. Normactors para calcular fatores de normalização via média aparada de valores M (TMM).

  3. Infeccriteria PloPt para plotar os valores dos critérios de informação como um gráfico de dispersão.

O pacote também contém dois conjuntos de dados de sequenciamento de RNA, chamados GeneCounts e GeneCounts2. Consulte as vinhetas do pacote para obter mais detalhes. Uma visão geral do pacote é ilustrada abaixo.

Contribuições

Forneça um parágrafo indicando claramente o nome do autor do pacote e as contribuições do autor. Descreva as contribuições de outros pacotes/fontes para cada função. Contribuições de esboço das ferramentas generativas de IA para cada função. Inclua como as ferramentas foram usadas e como os resultados das ferramentas de IA foram incorporados. Lembre -se de que suas contribuições individuais para o pacote são importantes. Por exemplo,


O autor do pacote é Anjali Silva. O autor escreveu a função de infecculação , que calcula os valores dos critérios de informação, dadas as especificações de dados. Aqui, são calculados o critério de informação bayesiano (BIC), o critério de informação de Akaike (AIC) e a probabilidade completa integrada (ICL). A função de infcritriacalCulation faz uso da função de mapa do pacote mclust R para gerar valores de critérios de informação. O pacote stats R é usado para gerar vetores de números aleatórios distribuídos multinomialmente. Parte do código para função de infeccloculação foi retirada do pacote <NamePackage> r. (A seção do código emprestado deve ser claramente indicada e referenciada no script de infecclealculation r). O plot infectria é escrito pelo autor e gera um gráfico de valores de critérios de informação. A função InFCRITERIAPLOT usa o pacote graphics R. Normfactors é uma função que calcula os fatores de normalização por meio de valores M (TMM) aparados (TMM). A função dos normatores usa a média aparada dos valores M (TMM), conforme implementado no pacote edgeR R. Nenhuma ferramenta de IA generativa foi usada no desenvolvimento deste pacote.

Referências

Forneça referências completas para todas as fontes utilizadas, inclusive para os pacotes e ferramentas mencionados em 'contribuições', em um formato. Por exemplo,

  • Akaike, H. (1973). Teoria da informação e uma extensão do princípio da máxima verossimilhança. Em Segundo Simpósio Internacional sobre Teoria da Informação , Nova York, EUA, 267-281. Springer Verlag. https://link.springer.com/chapter/10.1007/978-1-4612-1694-0_15.

  • Biernacki, C., G. Celeux e G. Govaert (2000). Avaliando um modelo de mistura para agrupamento com a probabilidade de classificação integrada. Transações IEEE sobre análise de padrões e inteligência de máquina 22. https://hal.inria.fr/inria-00073163/document

  • Biornder. (2020). Imagem criada por Silva, A. Recuperado em 30 de outubro de 2020, de https://app.biornder.com/

  • Chang, W., J. Cheng, J. Allaire, C. Sievert, B. Schloerke, Y. Xie, J. Allen, J. McPherson, A. Dipesert, B. Borges (2023). brilhante: estrutura de aplicativos da web para r . R Versão 1.8.0, https://cran.r-project.org/package=shiny

  • McCarthy, DJ, Y. Chen e GK Smyth (2012). Análise de expressão diferencial de experimentos de RNA-seq multifatoriais em relação à variação biológica. Pesquisa de ácidos nucleicos 40. 4288-4297. https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/22287627/

  • R Equipe Core (2023). R: Um idioma e ambiente para computação estatística. R Fundação para Computação Estatística, Viena, Áustria. https://www.r-project.org/

  • Robinson, MD, DJ McCarthy e GK Smyth (2010). Edger: Um pacote de biocondutor para análise de expressão diferencial de dados de expressão de genes digitais. Bioinformatics 26, 139-140. https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/19910308/

  • Schwarz, G. (1978). Estimando a dimensão de um modelo. The Annals of Statistics 6, 461-464. https://projeteuclid.org/euclid.aos/1176344136.

  • Scrucca, L., M. Fop, TB Murphy e Ae Raftery (2016) McLust 5: Estimativa de agrupamento, classificação e densidade usando modelos de mistura finita gaussiana. The R Journal 8 (1), 289-317. https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pmc/articles/pmc5096736/

  • Wickham, H. GGPlot2: gráficos elegantes para análise de dados. Springer-Verlag Nova York, 2016.

  • Wickham, H. e J. Bryan (2019). R Pacotes (2ª edição). Newton, Massachusetts: O'Reilly Media. https://r-pkgs.org/

Agradecimentos

Forneça o seguinte texto, personalizado para o seu pacote R. Por exemplo,


Este pacote foi desenvolvido como parte de uma avaliação para 2019-2023 BCB410H: Curso de Bioinformática Aplicada na Universidade de Toronto, Toronto, Canadá. TestingPackage recebe questões, solicitações de aprimoramento e outras contribuições. Para enviar um problema, use os problemas do GitHub. Muito obrigado a aqueles que forneceram feedback para melhorar este pacote.

Pacotes de estudantes

Pacotes desenvolvidos pelos ex -alunos do BCB410. Muito obrigado a aqueles que forneceram permissão para compartilhar seus pacotes!

2024

2023

  • Atlaz

  • ClinicalTranscriptLink

  • Compheatmaps

  • Covidwastewatch

  • DrugSeekr

  • Geanaly

  • Integratrn

  • Isoformvisrna

  • MicrobiomeExplorer

  • MissensePathor

  • OpenVirome

  • Osteoanalizador

  • PDBCLEANUP

  • Fenogenrlib

  • Prostat5

  • Psychcnvassoc

  • Seurattogo

  • Tmscorealign

  • Trexdad

  • Trnvalstandvis

2022

  • Abunrna

  • Dereggenes

  • CNVDS

  • ONONALIAL

  • SexDisagregate

2021

  • scrgnet

  • Deviscomp

  • CoVID19CANADA

  • IntegrationsCore

  • Myomanager

  • snpcyp

  • VisualSarsDiff

  • Clusteval

  • Clustphy

2020

  • gscvisualizador

  • microcompet

  • UniprotProteinView

  • Methylexpress

  • Dynugene; manuscrito

  • PDB3D

  • Strexpansionanalyzer

  • CellTypetool

  • Chipanalyzer

Estrutura do pacote

A estrutura do pacote é ilustrada abaixo:



A estrutura da árvore da embalagem é fornecida abaixo. 

 - TestingPackage
  | - TestingPackage.Rproj
  | - DESCRIPTION
  | - NAMESPACE
  | - LICENSE
  | - README
  | - data
    | - GeneCounts.rda
    | - GeneCounts2.rda
  | - inst
    CITATION
    | - extdata
      | - SILVA_A_A1.png
      | - GeneCountsData2.csv
    | - shiny - scripts 
        | - app.R
  | - man
    | - GeneCounts.Rd
    | - InfCriteriaCalculation.Rd
    | - NormFactors.Rd
    | - InfCriteriaPlot.Rd
  | - R
    | - data.R
    | - InfCriteriaCalculation.R
    | - InfCriteriaPlot.R
    | - NormFactorCalculation.R
  | - vignettes
    | - TestingPackageVignette.Rmd
  | - tests
    | - testthat.R
    | - testthat
      | - test - InfCriteriaCalculation.R
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