精密TADhub
使用preciseTAD获得的预训练随机森林模型
生物导体版本：释放（3.19）
一个实验数据包，用于补充包含预处理模型和用于构建解析为列表对象并可在ExperimentHub中使用的模型的每个基因组注释的变量重要性的精确TAD包。总的来说，preciseTADhub提供了对n=84随机森林分类模型的访问，该模型优化了TAD/染色质环边界区域的预测，并存储为。RDS文件。值n来自于这样一个事实，即我们考虑了l＝2个细胞系｛GM12878，K562｝，g＝2个基本事实边界｛Arrowhead，Peakachu｝，和c＝21个常染色体｛CHR1，CHR2，…，CHR22｝（省略CHR9）。此外，每个对象本身都是一个两项列表，其中包含：（1）模型对象，以及（2）用于预测边界区域的CTCF、RAD21、SMC3和ZNF143的变量重要性。每个模型都通过“保持”策略进行训练，其中来自染色体{CHR1、CHR2、…、CHRi-1、CHRi+1、…、CHR22}的数据用于构建模型，并保留第i条染色体用于测试。请参见https://doi.org/10.1101/2020.09.03.282186有关模型构建策略的更多详细信息。
作者：Spiro Stilianoudakis[aut]、Mikhail Dozmorov[aut、cre]
维护人员：米哈伊尔·多兹莫罗夫（Mikhail Dozmorov）
引文（从R中输入引文（“preciseTADhub”）):
安装
要安装此软件包，请启动R（版本“4.4”）并输入：
如果（！require（“BiocManager”，悄悄地=TRUE））install.packages（“BiocManager”）BiocManager:：安装（“preciseTADhub”）
对于R的旧版本，请参阅相应的生物导体释放.
文档
要查看系统中安装的此软件包版本的文档，请启动R并输入：
浏览幻影（“preciseTADhub”）
细节
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程序包档案
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