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用于分析 SLAM-seq 数据的 SLAMdunk 套件

项目描述

<img src=” http://t-neumann.github.io/slamdunk/images/slamdunk_logo_light.png ” width=”300” title=”Slamdunk”>

### 以超高灵敏度简化 SLAM-Seq 分析。

[![GitHub 发布]( https://img.shields.io/github/release/t-neumann/slamdunk.svg)]( https://github.com/t-neumann/slamdunk/releases/latest ) [ ![特拉维斯 CI]( https://img.shields.io/travis/t-neumann/slamdunk.svg)]( https://travis-ci.org/t-neumann/slamdunk )

[![Docker 拉取](https://img.shields.io/docker/pulls/tobneu/slamdunk.svg)]( https://hub.docker.com/r/tobneu/slamdunk ) [![Docker 自动化构建]( https://img.shields.io/docker/automated/tobneu/slamdunk.svg)]( https://hub.docker.com/r/tobneu/slamdunk/builds/ )

[![安装 bioconda]( https://img.shields.io/badge/install%20with-bioconda-brightgreen.svg?style=flat-square)](http://bioconda.github.io/recipes/ slamdunk/README.html ) [![Anaconda build]( https://anaconda.org/bioconda/slamdunk/badges/version.svg )]( https://anaconda.org/bioconda/slamdunk ) [![Anaconda 下载]( https://anaconda.org/bioconda/slamdunk/badges/downloads.svg )]( https://anaconda.org/bioconda/slamdunk )

[![PyPI 发布]( https://img.shields.io/pypi/v/slamdunk.svg)](https://pypi.python.org/pypi/slamdunk ) ![Github Stars]( https:// /img.shields.io/github/stars/t-neumann/slamdunk.svg?style=social&label=Star )


###灌篮高手文档

http://t-neumann.github.io/slamdunk

###请引用

Neumann, T., Herzog, VA, Muhar, M., Haeseler, von, A., Zuber, J., Ameres, SL, & Rescheneder, P. (2019)。[高通量测序数据集中实验诱导的核苷酸转化的量化]( https://bmcbioinformatics.biomedcentral.com/articles/10.1186/s12859-019-2849-7 )。BMC 生物信息学, 20(1), 258. http://doi.org/10.1186/s12859-019-2849-7

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