bio-differential-expression-timeseries-de

Name: bio-differential-expression-timeseries-de
Author: bg-szy

Desenvolvimento

Autor: bg-szy

Analyze time-series RNA-seq data using limma voom with splines, maSigPro, and ImpulseDE2. Identify genes with dynamic expression patterns. Use when analyzing time-series or longitudinal expression data.

2estrelas

Atualizado há 4 meses

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Version Compatibility

Reference examples tested with: DESeq2 1.42+, edgeR 4.0+, ggplot2 3.5+, limma 3.58+, scanpy 1.10+

Before using code patterns, verify installed versions match. If versions differ:

R: packageVersion('<pkg>') then ?function_name to verify parameters

If code throws ImportError, AttributeError, or TypeError, introspect the installed package and adapt the example to match the actual API rather than retrying.

Time-Series Differential Expression

Identify genes with

[Description truncada. Veja o README completo no GitHub.]

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