Биокондуктор: программное обеспечение для анализа геномных данных.
Bioconductor
Bioconductor: бесплатный opensource проект для анализа геномных данных на R. Статистические инструменты, пакеты аннотации генома, обновления дважды в год.
Сравнивайте с английским: нажмите на абзац — оригинал откроется в окне. Кнопка EN под абзацем показывает его прямо в тексте.
Содержание
Введение
Программный проект для анализа геномных данных
Software project for the analysis of genomic data
Bioconductor – это бесплатный проект с открытым исходным кодом и открытой разработкой, предназначенный для анализа и интерпретации геномных данных, полученных в ходе лабораторных экспериментов в молекулярной биологии. Bioconductor базируется главным образом на статистическом языке программирования R, но также включает в себя вклад в другие языки программирования. Проект выпускает два релиза в год, синхронизированные с полугодовыми релизами R. В любой момент времени существует релизная версия, соответствующая выпущенной версии R, и версия разработки, соответствующая разрабатываемой версии R. Большинству пользователей будет достаточно релизной версии. Кроме того, доступно множество пакетов аннотации генома, ориентированных главным образом, но не исключительно, на различные типы микромассивов. Поскольку вычислительные методы продолжают разрабатываться для интерпретации биологических данных, проект Bioconductor представляет собой репозиторий программного обеспечения с открытым исходным кодом, содержащий широкий спектр статистических инструментов, разработанных в среде программирования R. Используя богатый набор статистических и графических возможностей R, было разработано множество пакетов Bioconductor для удовлетворения различных потребностей в анализе данных. Использование этих пакетов позволяет получить базовое понимание языка программирования и команд R. В результате, R и пакеты Bioconductor, требующие хорошей вычислительной подготовки, используются большинством биологов, которые могут значительно повысить свою эффективность в анализе наборов данных. Все это предоставляет биологам простой доступ к анализу геномных данных без необходимости владения навыками программирования. Проект был начат осенью 2001 года и находится под управлением основной команды Bioconductor, базирующейся главным образом в Центре исследований рака Фреда Хатчинсона, с привлечением членов из международных институтов.
Bioconductor is a free, open source and open development software project for the analysis and comprehension of genomic data generated by wet lab experiments in molecular biology. Bioconductor is based primarily on the statistical R programming language, but does contain contributions in other programming languages. It has two releases each year that follow the semiannual releases of R. At any one time there is a release version, which corresponds to the released version of R, and a development version, which corresponds to the development version of R. Most users will find the release version appropriate for their needs. In addition there are many genome annotation packages available that are mainly, but not solely, oriented towards different types of microarrays. While computational methods continue to be developed to interpret biological data, the Bioconductor project is an open source software repository that hosts a wide range of statistical tools developed in the R programming environment. Utilizing a rich array of statistical and graphical features in R, many Bioconductor packages have been developed to meet various data analysis needs. The use of these packages provides a basic understanding of the R programming / command language. As a result, R and Bioconductor packages, which have a strong computing background, are used by most biologists who will benefit significantly from their ability to analyze datasets. All these results provide biologists with easy access to the analysis of genomic data without requiring programming expertise. The project was started in the Fall of 2001 and is overseen by the Bioconductor core team, based primarily at the Fred Hutchinson Cancer Research Center, with other members coming from international institutions.
Пакеты
Большинство компонентов Bioconductor распространяются в виде пакетов R, которые являются дополнительными модулями для R. Изначально большинство программных пакетов Bioconductor были ориентированы на анализ одноканальных микромассивов Affymetrix и двух- и многоканальных cDNA/Oligo микромассивов. По мере развития проекта функциональные возможности программных пакетов расширились и теперь включают анализ всех типов геномных данных, таких как SAGE, данные секвенирования или SNP.
Most Bioconductor components are distributed as R packages, which are add on modules for R. Initially most of the Bioconductor software packages focused on the analysis of single channel Affymetrix and two or more channel cDNA/Oligo microarrays. As the project has matured, the functional scope of the software packages broadened to include the analysis of all types of genomic data, such as SAGE, sequence, or SNP data.
Важные события
Каждый релиз Bioconductor разработан для оптимальной работы с выбранной версией R. Помимо исправлений ошибок и обновлений, новый релиз обычно включает в себя новые пакеты. В таблице ниже приведена информация о соответствии релизов Bioconductor версиям R и количестве доступных пакетов программного обеспечения Bioconductor для каждого релиза. Версия Дата релиза Количество пакетов Зависимость от R 3.19 2024 05 01 2300 R 4.4 3.18 2023 10 25 2266 R 4.3 3.16 2022 11 02 2183 R 4.2 3.14 2021 10 27 2083 R 4.1 3.11 2020 04 28 1903 R 4.0 3.10 2019 10 30 1823 R 3.6 3.8 2018 10 31 1649 R 3.5 3.6 2017 10 31 1473 R 3.4 3.4 2016 10 18 1296 R 3.3 3.2 2015 10 14 1104 R 3.2 3.0 2014 10 14 934 R 3.1 2.13 2013 10 15 749 R 3.0 2.11 2012 10 03 610 R 2.15 2.9 2011 11 01 517 R 2.14 2.8 2011 04 14 466 R 2.13 2.7 2010 11 18 418 R 2.12 2.6 2010 04 23 389 R 2.11 2.5 2009 10 28 352 R 2.10 2.4 2009 04 21 320 R 2.9 2.3 2008 10 22 294 R 2.8 2.2 2008 05 01 260 R 2.7 2.1 2007 10 08 233 R 2.6 2.0 2007 04 26 214 R 2.5 1.9 2006 10 04 188 R 2.4 1.8 2006 04 27 172 R 2.3 1.7 2005 10 14 141 R 2.2 1.6 2005 05 18 123 R 2.1 1.5 2004 10 25 100 R 2.0 1.4 2004 05 17 81 R 1.9 1.3 2003 10 30 49 R 1.8 1.2 2003 05 29 30 R 1.7 1.1 2002 10 19 20 R 1.6 1.0 2002 05 01 15 R 1.5
Each release of Bioconductor is developed to work best with a chosen version of R. In addition to bugfixes and updates, a new release typically adds packages. The table below maps a Bioconductor release to a R version and shows the number of available Bioconductor software packages for that release. Version Release date Package count R dependency 3.19 2024 05 01 2300 R 4.4 3.18 2023 10 25 2266 R 4.3 3.16 2022 11 02 2183 R 4.2 3.14 2021 10 27 2083 R 4.1 3.11 2020 04 28 1903 R 4.0 3.10 2019 10 30 1823 R 3.6 3.8 2018 10 31 1649 R 3.5 3.6 2017 10 31 1473 R 3.4 3.4 2016 10 18 1296 R 3.3 3.2 2015 10 14 1104 R 3.2 3.0 2014 10 14 934 R 3.1 2.13 2013 10 15 749 R 3.0 2.11 2012 10 03 610 R 2.15 2.9 2011 11 01 517 R 2.14 2.8 2011 04 14 466 R 2.13 2.7 2010 11 18 418 R 2.12 2.6 2010 04 23 389 R 2.11 2.5 2009 10 28 352 R 2.10 2.4 2009 04 21 320 R 2.9 2.3 2008 10 22 294 R 2.8 2.2 2008 05 01 260 R 2.7 2.1 2007 10 08 233 R 2.6 2.0 2007 04 26 214 R 2.5 1.9 2006 10 04 188 R 2.4 1.8 2006 04 27 172 R 2.3 1.7 2005 10 14 141 R 2.2 1.6 2005 05 18 123 R 2.1 1.5 2004 10 25 100 R 2.0 1.4 2004 05 17 81 R 1.9 1.3 2003 10 30 49 R 1.8 1.2 2003 05 29 30 R 1.7 1.1 2002 10 19 20 R 1.6 1.0 2002 05 01 15 R 1.5