kma

让我四处走动（ kma ）：内含子保留检测

kma是一个R包，可使用生物学重复和重采样进行内含子保留估算和检测。可以始终在https://github.com/pachterlab/kma上找到更新的代码

安装

要安装，首先要确保您拥有所需的软件包：

 required_packages <- c("devtools", "data.table", "reshape2", "dplyr")
install.packages(required_packages)

然后，您可以使用devtools安装软件包：

 devtools::install_github("pachterlab/kma")

假设一切顺利，请加载kma ：

 library("kma")

教程

安装后，请参阅R中的小插图：

 vignette("kma")

错误和功能请求

请在github上提交。

未来的工作

• 其他探索性分析绘图工具
• 在实验条件之间提供差异内含子用法分析
  • 我们目前有一些关于如何执行此操作的想法，并可能很快实施
• 提供时间序列分析

作者

软件由Harold Pimentel开发。使用Lior Pachter和John Conboy开发了方法。

相关开源工具

在下面，您将找到相关工具的列表以及它们与kma的不同之处。

dexseq

DexSeq对跨基因区域的差异使用感兴趣。结果，它不能确定是否正在“使用”内含子（相对于Transript表达），而只是“使用差异”。

味o

Miso可以计算（PSI）中的内含子百分比，尽管目前需要从其网站上进行修改的注释。 kma目前可以使用任何注释，因为在预处理步骤中将处理注释。另外，莫斯（Miso）当前不提供重复的内置支持。