「塵劫記」第三 粮の数の名 (自分用メモ)

第三 粮の数の名

粮 (りょう): 量、体積のこと

斛 (石) (こく) 1斛 = 10斗 ≒ 180L
斗 (とう) 1斗 = 10升 ≒ 18L
升 (しょう) 1升 ≒ 1.8L
合 (ごう) 1合 = 0.1升 ≒ 180ml
勺 (しゃく) 1勺 = 0.1合 ≒ 18ml
抄 (さい、しょう) 1抄 = 0.1勺 ≒ 1.8ml
撮 (さつ) 1撮 = 0.1抄 ≒ 0.18ml
圭 (けい) 1圭 = 0.1撮 ≒ 0.018ml
粟 (ぞく) 1粟 = 0.1圭 ≒ 0.0018ml

参考文献
吉田 光由 (著), 大矢 真一 (校注). 塵劫記. 岩波書店 (岩波文庫 青 24-1), 1977.
吉田 光由. 新編塵劫記. 元禄2(1689)刊, 国立国会図書館デジタルコレクション.
ウィキペディア日本語版.

「塵劫記」第二 小数の名 (自分用メモ)

第二 小数の名

両 (りょう) 10
文 (もん) 1
分 (ふん) 10^{-1}
厘 (り) 10^{-2}
毫 (毛) (もう, こう) 10^{-3}
絲 (糸) (し) 10^{-4}
忽 (こつ) 10^{-5}
微 (び) 10^{-6}
繊 (せん) 10^{-7}
沙 (しゃ) 10^{-8}
塵 (じん) 10^{-9}
埃 (あい) 10^{-10}

なお、「塵劫記」が手本としている中国・明の「算法統宗」 (程 大位, 1592) では、
・小数の単位は 分 から始まり (両、文がない) 塵 まで列挙されている
・塵 よりさらに小さい数の名として下記が挙げられているが、それらは名前だけで実はなく、公私ともに用いられないと説明されている: 埃、渺、漠、模糊、逡巡、須臾、瞬息、弾指、刹那、六徳、虚空、清浄

参考文献
吉田 光由 (著), 大矢 真一 (校注). 塵劫記. 岩波書店 (岩波文庫 青 24-1), 1977.
吉田 光由. 新編塵劫記. 元禄2(1689)刊, 国立国会図書館デジタルコレクション.

程 大位 (編). 原本直指算法統宗 12巻. 京都大学貴重資料デジタルアーカイブ, 1864.

王 青翔. 『算法統宗』と『塵劫記』の比較研究 ー比較数学史の試みー (その1). 数学史研究. 113号, 1987年4月～6月.

「塵劫記」第一 大数の名 (自分用メモ)

第一 大数の名

一 (いち) 1
十 (じゅう) 10
百 (ひゃく) 10^2
千 (せん) 10^3
万 (まん) 10^4
億 (おく) 10^8
兆 (ちょう) 10^12
京 (けい) 10^16
垓 (がい) 10^20
𥝱 (じょ) 10^24
穣 (じょう) 10^28
溝 (こう) 10^32
澗 (かん) 10^36
正 (せい) 10^40
載 (さい) 10^44
極 (ごく) 10^48
恒河沙 (ごうがしゃ) 10^52
阿僧祇 (あそうぎ) 10^56
那由他 (なゆた) 10^60
不可思議 (ふかしぎ) 10^64
無量大数 (むりょうたいすう) 10^68

「無量大数」、それとも「無量」と「大数」?

塵劫記 の初期の版では「無量大数」で 1つの数の単位として扱われていたが、後に「無量」と「大数」という別々の単位 (1万無量 = 1大数) として扱う版が出てくるようになった。

岩波文庫版は寛永20(1643)年版を底本とし、「無量大数」で 1単位扱いとなっている。

一方、国立国会図書館デジタルコレクションの新編塵劫記は 元禄2(1689)版で、「無量」と「大数」の 2単位扱いとなっている。

参考文献
吉田 光由 (著), 大矢 真一 (校注). 塵劫記. 岩波書店 (岩波文庫 青 24-1), 1977.

吉田 光由. 新編塵劫記. 元禄2(1689)刊, 国立国会図書館デジタルコレクション.

R FAQ v2.4 - 5章の日本語訳 (5.2-5.6)

5.2 アドオン・パッケージのインストール方法は? (How can add-on packages be installed?)

(Unix のみ.) CRAN のアドオン・パッケージは, `PKG_VERSION.tar.gz' という名前の gzip で圧縮された tar ファイルとして提供されるので, 実際には 1個以上のパッケージを含んだ "バンドル" になっているかもしれません. あなたのシステムで `tar' および `gzip' が利用可能であれば, シェル・プロンプト上で下記のようにタイプしてください

$ R CMD INSTALL /path/to/PKG_VERSION.tar.gz

すると, このパッケージは, もしも環境変数 `R_LIBS' (下記参照) が設定されていて, かつ, 空でない場合には, R_LIBS の先頭に書かれたディレクトリーをルートとするライブラリーのツリーに; そうでない場合は, ディフォルトのライブラリー (``R_HOME'' の `library' サブディレクトリー) にインストールされます. (なお, R 1.3.0 より前のヴァージョンでは, ディフォルトで, このディフォルト・ライブラリーにインストールされていました.)

上記以外のツリー (たとえば, あなたの個人用のツリー) にインストールするには,

$ R CMD INSTALL -l LIB /path/to/PKG_VERSION.tar.gz

を使ってください. ここで, LIB には, インストール先であるライブラリーのツリーへのパスを与えます.

さらに便利なことに, もしも CRAN 等のリポジトリーにアクセス可能ならば, R 内部からパッケージをインストールして, 自動的にアップデートすることもできます. より詳しい情報は, `available.packages()' についてのヘルプ・ページをご参照ください.

アドオン・パッケージ用に複数のライブラリー・ツリーを用いることができます. R にそれらの場所を伝える最も簡単な方法は, 環境変数 `R_LIBS' を用いることです. `R_LIBS' には, R のライブラリー・ツリーのルートとして用いるディレクトリー群をコロン (:) でつなげたリストとして設定します. なお, `R_LIBS' にはライブラリーのディフォルト・ツリーを指定する必要はありません. たとえば, あなたが, `$HOME/lib/R' 内の個人用のツリーと, `/usr/local/lib/R-contrib' 内のパブリックなツリーを用いるには, あなたの (Bourne) シェルの profile 内に

R_LIBS="$HOME/lib/R:/usr/local/lib/R-contrib"; export R_LIBS

と設定するか, あるいは望ましくは, あなたの `~/.Renviron' ファイル内に

R_LIBS="~/lib/R:/usr/local/lib/R-contrib"

という行を追加してください. (注意: .Renviron ファイルには `export' 文は不要です (利用できません); より詳しい情報は, `Startup' についてのオンライン・ヘルプをご参照ください.)

5.3 アドオン・パッケージの使用方法は? (How can add-on packages be used?)

あなたのシステムでどのような付加パッケージが利用可能か調べるには, R のプロンプト上で

library()

とタイプしてください.

これにより下記のような情報が出力されます

Packages in `/home/me/lib/R':
mystuff       My own R functions, nicely packaged but not documented
Packages in `/usr/local/lib/R/library':
KernSmooth    Functions for kernel smoothing for Wand & Jones (1995)

MASS          Main Package of Venables and Ripley's MASS

base          The R Base package

boot          Bootstrap R (S-Plus) Functions (Canty)

class         Functions for Classification

cluster       Functions for clustering (by Rousseeuw et al.)

datasets      The R datasets Package

foreign       Read data stored by Minitab, S, SAS, SPSS, Stata, ...

grDevices     The R Graphics Devices and Support for Colours and Fonts

graphics      The R Graphics Package

grid          The Grid Graphics Package

lattice       Lattice Graphics

methods       Formal Methods and Classes

mgcv          GAMs with GCV smoothness estimation and GAMMs by REML/PQ

nlme          Linear and nonlinear mixed effects models

nnet          Feed-forward Neural Networks and Multinomial Log-Linear Models

rpart         Recursive partitioning

spatial       Functions for Kriging and Point Pattern Analysis

splines       Regression Spline Functions and Classes

stats         The R Stats Package

stats4        Statistical functions using S4 classes

survival      Survival analysis, including penalised likelihood

tcltk         Tcl/Tk Interface

tools         Tools for Package Development

utils         The R Utils Package

下記を実行することによって, インストール済みのパッケージ PKG を "ロード" することができます

library(PKG)

それから, 下記のどちらかを実行することによって, そのパッケージがどういう関数を提供するか調べることができます

library(help = PKG)

help(package = PKG)

下記を実行することによって, ロード済みのパッケージ PKG をアンロードすることができます

detach("package:PKG")

5.4 アドオン・パッケージの削除方法は? (How can add-on packages be removed?)

下記を実行すると,

$ R CMD REMOVE PKG_1 ... PKG_N

もしも環境変数 `R_LIBS' が設定されていて, かつ, 空でない場合は, その先頭に書かれたディレクトリーをルートとするライブラリー・ツリーから, そうでない場合はディフォルト・ライブラリーから, パッケージ群 PKG_1, ..., PKG_N が削除されます. (なお, R 1.3.0 より前のヴァージョンでは, 削除先はディフォルトでそのディフォルト・ライブラリーでした.)

ライブラリー LIB からパッケージ群を削除するには, 下記を実行してください

$ R CMD REMOVE -l LIB PKG_1 ... PKG_N

5.5 R パッケージの作成方法は? (How can I create an R package?)

1つのパッケージは, ファイル `DESCRIPTION' および `INDEX' を含むサブディレクトリーと, サブディレクトリー群 `R', `data', `demo', `exec', `inst', `man', `src', および `tests' (そのうちのいくつかは欠落可能) で構成されます. オプションで, パッケージにスクリプト・ファイル `configure' および `cleanup' を含めることができます. それらは, インストールの前と後に実行されます.

詳細は, `Writing R Extensions' の "Creating R packages" のセクションをご参照ください. このマニュアルは, R のディストリビューションに含まれています (「R にはどのような文書が存在しますか (What documentation exists for R?)」参照). そして, パッケージの構造, configure と cleanup の仕組み, および自動化されたパッケージのチェックと構築についての情報を与えます.

R ヴァージョン 1.3.0 には, 関数 `package.skeleton()' が追加されています.
これは, ディレクトリーのセットアップ, データおよびコードの保存, R の関数およびデータセットについてのスケルトン・ヘルプ・ファイルの生成を行います.

CRAN へのパッケージのアップロードについての情報は, 「CRAN とは何ですか? (What is CRAN?)」をご参照ください.

5.6 R に貢献する方法は? (How can I contribute to R?)

R は, 活発な開発途中にあり, つねにバグが入り込むリスクがあります. また, 開発者たちは, R を実行する能力を持つあらゆる計算機を使用できるわけではありません. したがって, 単に R を使用し, 問題点を連絡するだけでももちろん大きな価値があります.

まだ機能が欠落しているひとつの箇所は, "Statistical Models in S" (「S とは何ですか? (What is S?)」参照) に記述されているようなモデリング・ソフトウェアです. 非線形モデリングのコードはまだ存在しません.

The R Developer Page (http://developer.R-project.org/) は, R 統計システムに関しておおよそまとめ上げられたアイディアと計画についての中間的なリポジトリーとしての役割を持っています. そこには, TODO リスト, RFCs, 種々の記述, アイディア・リスト, および CVS 雑録 (...へのポインター) が入っています.

Statlib S Repository で入手可能なパッケージ群の多くは R に移植する価値があるかもしれません.

これらのプロジェクトのいずれかに取り組むことに関心があるならば, Kurt Hornik にお知らせください.

(R FAQ 5章おしまい)

R FAQ v2.4 - 5章の日本語訳 (5.1.5)

5.1.5 その他のアドオン・パッケージ (Other add-on packages)

Jim Lindsey は, 非線形回帰および反復測定についての R パッケージ集を作成してきました. それは以下のもので構成されています: event (イベント履歴の手続きおよびモデル (event history procedures and models)), gnlm (一般化非線形回帰モデル (generalized nonlinear regression models)), growth (多変量正規および楕円型反復測定モデル (multivariate normal and elliptically-contoured repeated measurements models)), repeated (非正規反復測定モデル (non-normal repeated measurements models)), rmutil (非線形回帰および反復測定のためのユーティリティ群 (utilities for nonlinear regression and repeated measurements)), および stable (安定分布についての確率関数および一般化回帰モデル (probability functions and generalized regression models for stable distributions)).

彼の著書 "Models for Repeated Measurements" (1999, Oxford University Press) の新版ではすべての分析がこれらのパッケージを用いて行われました. Jim はまた, DNA 配列の分析の諸手順を備えたパッケージ dna に着手しています. Jim のパッケージ群は http://popgen.unimaas.nl/~jlindsey/rcode.html から入手することができます.

R-help メーリング・リストにはもっとたくさんのコードが投稿されていて, そのメーリング・リストのアーカイヴから入手することができます.

R FAQ v2.4 - 5章の日本語訳 (5.1.4 [g-z])

gcrma

配列情報を用いたバックグラウンド補正.

genArise

2色マイクロアレイ (dual color microarray) データに関するツール.

geneRecommender

問い合わせ遺伝子の組と共発現している遺伝子を同定するための遺伝子推薦アルゴリズム (A gene recommender algorithm to identify genes coexpressed with a query set of genes).

genefilter

幅広い種類のフィルタリング関数を用いて遺伝子を逐次的にフィルタリングするためのツール群. フィルターの例には以下のものを含みます: 欠損値の数, 発現量尺度の変化係数, ANOVA p-値, Cox モデルの p-値. 複数のフィルタリング関数の遺伝子への逐次的な適用. (Tools for sequentially filtering genes using a wide variety of filtering functions. Example of filters include: number of missing value, coefficient of variation of expression measures, ANOVA p-value, Cox model p-values. Sequential application of filtering functions to genes.)

geneplotter

ゲノム・データのためのグラフィカル・ツール. たとえば, 染色体に沿った発現データのプロットや発現データ行列のカラー・イメージの生成.

gff3Plotter

ゲノム配置上に実験データをプロットします.

globaltest

ある遺伝子群が, 関心のある臨床的変数 (clinical variable) に有意に関連しているかどうかを大域的に検定します.

goCluster

アノテーション・データと連動したクラスタリング結果の分析.

goTools

Gene Ontology (遺伝子オントロジー) データベースを用いた oligo ID の記述/比較のための関数群.

gpls

2群および多群分類のための一般化部分最小二乗法 (generalized partial least squares) を用いた分類.

graph

R 内部でグラフを生成したり操作するためのクラスおよびツール群.

gtkWidgets

RGtk を用いて構築されたウィジェット.

hexbin

binning (ビンニング) 関数, とくにグラフ描画のための hexagonal bins (空間を 6角形で色分けしたもの).

hopach

階層型順序付き分割および縮小のハイブリッド (Hierarchical Ordered Partitioning and Collapsing Hybrid (HOPACH)).

hypergraph

超グラフを表現したり操作するための機能.

iSPlot

同一のデータセットに基づく複数のヴューを関連付けます.

idiogram

染色体上の位置によってゲノム・データをプロットします.

impute

マイクロアレイ・データのための欠損値の補填 (imputation) (現在のところ KNN (k-最近傍法) のみ).

limma

マイクロ・アレイ・データについての線形モデル.

limmaGUI

パッケージ limma のためのグラフィカル・ユーザー・インターフェイス.

logicFS

SNP の相互作用の同定 (Identification of SNP interactions).

maCorrPlot

マイクロアレイ・データにおける人工的な相関を可視化します.

maDB

マイクロアレイ分析のためのマイクロアレイ・データベースおよびユーティリティ関数群.

maSigPro

経時変化マイクロアレイ・データにおける有意な遺伝子発現プロファイルの差異 (Significant gene expression profile differeneces in time course microarray data).

maanova

マイクロアレイの実験を分析するためのツール群.

macat

マイクロアレイ染色体分析ツール (MicroArray Chromosome Analysis Tool).

made4

ADE4 を用いたマイクロアレイ・データの多変量分析.

makecdfenv

2つの関数. ひとつは, Affymetrix のチップ記述ファイル (chip description file (CDF)) を読み込み, 位置/プローブ・セットのメンバーシップ・マッピング (location/probe set membership mapping) を含むハッシュ・テーブル環境を生成します. もうひとつの関数は, その環境を自動的にロードするパッケージを生成します.

marray

2色にスポットされたマイクロアレイ・データに関する探索的分析 (Exploratory analysis for two-color spotted microarray data).

matchprobes

アレイ上のプローブの配列マッチングのためのツール群.

metaArray

メタアナリシスのためのマイクロアレイ・データの統合.

mmgmos

オリゴヌクレオチド・シグナルのマルチ‐チップ修正ガンマ・モデル (Multi-chip Modified Gamma Model of Oligonucleotide Signal).

multtest

family-wise error rate (FWER) および false discovery rate (FDR) を制御するための複数の検定処理. 1- および 2-因子計画に関する t- あるいは F-統計量に基づいて検定を行うことができます. また, 補正された p-値を推定するために置換処理が利用可能です (Multiple testing procedures for controlling the family-wise error rate (FWER) and the false discovery rate (FDR). Tests can be based on t- or F-statistics for one- and two-factor designs, and permutation procedures are available to estimate adjusted p-values).

nnNorm

ロバストなニューラル・ネットに基づいた cDNA マイクロアレイ・データについての空間的・強度ベースの正規化 (Spatial and intensity based normalization of cDNA microarray data based on robust neural nets).

nudge

正規一様な差次的遺伝子発現の検出 (Normal Uniform Differential Gene Expression detection).

ontoTools

オントロジーを取り扱うためのグラフおよび疎行列; 出所 (由来) 管理を伴う命名法についての形式的オブジェクト (Graphs and sparse matrices for working with ontologies; formal objects for nomenclatures with provenance management).

pairseqsim

アフィン・ギャップ・ペナルティを持つグローバル, ローカルおよびオーバーラップ・アライメントについてのペアワイズ配列アライメントおよびスコアリング・アルゴリズム (Pairwise sequence alignment and scoring algorithms for global, local and overlap alignment with affine gap penalty).

pamr

Pam: マイクロアレイについての予測分析 (Prediction Analysis for Microarrays).

panp

マイナス鎖 (ネガティヴ・ストランド) マッチング・プローブセット内の遺伝子の存在-不在の判定 (Presence-Absence calls from Negative strand matching Probesets).

pathRender

分子経路を描画します (Render molecular pathways).

pdmclass

罰則化判別法を用いたマイクロアレイ標本の分類 (CLASSification of microarray samples using Penalized Discriminant Methods).

pgUtils

PostgreSQL データベースのためのユーティリティ関数群.

pickgene

マイクロアレイ発現データ分析のための適応型遺伝子選択 (Adaptive gene picking for microarray expression data analysis).

plgem

べき乗則大域的誤差モデル (Power Law Global Error Model).

plier

Affymetrix PLIER (Probe Logarithmic Error Intensity Estimate) アルゴリズムを実装します.

prada

細胞アッセイおよび蛍光検出に基づくハイスループット表現型検査実験のデータを分析・操作するためのツール群 (Tools for analyzing and navigating data from high-throughput phenotyping experiments based on cellular assays and fluorescent detection).

qtlvalue

false discovery rate の制御のための q-値の推定.

rama

マイクロアレイのロバスト分析: ベイズ階層モデルを用いた複製を伴う cDNA マイクロアレイ強度のロバスト推定 (Robust Analysis of MicroArrays: robust estimation of cDNA microarray intensities with replicates using a Bayesian hierarchical model).

reb

局所的な発現の偏り (Regional Expression Biases).

reposTools

ファイルのリポジトリーを扱うためのツール群. これを用いることによって, ユーザーは, パッケージ, ヴィネットおよびその他のファイル群を容易にインストール, アップデート, 配布することができます.

rfcdmin

RFlowCyt の例のためのデータセット.

rflowcyt

解析的フロー・サイトメトリー (analytic flow cytometry) のための統計ツールおよびデータ構造.

safe

機能および発現についての有意性分析 (Significance Analysis of Function and Expression).

sagenhaft

SAGE (Serial Analysis of Gene Expression) ライブラリー群を読み込んだり, 比較するための関数群.

siggenes

マイクロアレイの有意性分析 (Significance Analysis of Microarrays (SAM)) およびマイクロアレイの経験ベイズ分析 (Empirical Bayes Analyses of Microarrays (EBAM)) の両方を用いて, 発現の仕方が異なっている遺伝子 (differentially expressed genes) を同定したり, False Discovery Rate (FDR) を推定します.

simpleaffy

Affymetrix データについての非常に単純な高レヴェル分析 (Very simple high level analysis of Affymetrix data).

simulatorAPMS

AP-MS 技術を計算的にシミュレートします.

sizepower

マイクロアレイ研究における標本サイズおよびパワー計算 (sample size and power calculation).

snapCGH

aCGH データのセグメント化, 標準化および処理.

splicegear

選択的スプライシング (alternative splicing) を扱うためのツール集.

spotSegmentation

マイクロアレイのスポットのブロックについてのマイクロアレイ・スポットのセグメント化およびグリッド作成 (Microarray spot segmentation and gridding for blocks of microarray spots).

sscore

Affymetrix オリゴヌクレオチド・マイクロアレイのための s-score アルゴリズム.

ssize

マイクロアレイの標本サイズを推定します.

stam

マイクロアレイ・データの構造化分析 (STructured Analysis of Microarray data).

stepNorm

cDNA マイクロアレイについてのステップワイズ正規化関数群 (Stepwise normalization functions for cDNA microarrays).

tilingArray

タイリング・アレイ (tiling arrays) の分析.

timecourse

発生的マイクロアレイ経時変化データについての統計的分析 (Statistical analysis for developmental microarray time course data).

tkWidgets

Bioconductor パッケージ群に機能を与える Tcl/Tk ウィジェット.

twilight

局所的な false discovery rate　の推定.

vsn

Affymetrix および cDNA アレイ・データの両方についての校正 (calibration) および分散安定化変換 (variance stabilizing transformations).

webbioc

いくつかの Bioconductor パッケージを用いてマイクロアレイ分析を実行するための統合された web インターフェイス.

widgetInvoke

関数群の評価ウィジェット.

widgetTools

Tcl/Tk ウィジェット, つまり, 小規模のグラフィカル・ユーザー・インターフェイスを生成するためのツール群.

xcms

LC/MS および GC/MS のデータ分析: クロマトグラフ的に分離した質量スペクトル・データ (chromatographically separated mass spectral data) の処理および可視化のための枠組み.

y2hStat

酵母 2-ハイブリッド (Yeast 2-Hybrid) データセットの分析.

R FAQ v2.4 - 5章の日本語訳 (5.1.4 [A-f])

5.1.4 Bioconductor からのアドオン・パッケージ (Add-on packages from Bioconductor)

Bioconductor プロジェクト (The Bioconductor Project) (http://www.bioconductor.org/) は, 生物情報学の研究をしている生物学者および統計学者を支援するためのオープンソース・ソフトウェアの枠組みを作っており, DNA マイクロアレイを用いた推論にいちばんの重点を置いています. CRAN 形式の R パッケージのレポジトリーが http://www.bioconductor.org/ から利用できます.

Bioconductor の現在のリリースには以下の R パッケージが含まれていますが, 他に多数のパッケージが開発中です.

AnnBuilder

GenBank, the Gene Ontology Consortium, LocusLink, UniGene, the UCSC Human Genome Project といったデータベースから, ゲノム・アノテーション (genomic annotation) データを集めて, 処理します.

Biobase

ゲノム・データ (S4 クラス構造) のオブジェクト指向的表現および操作.

Biostrings

パターン・マッチング・アルゴリズムに伴う生物学的配列についてのクラス定義およびジェネリクス (generics).

Category

カテゴリーを実行するためのツール集.

ChromoViz

SVG を用いて染色体上に遺伝子発現プロファイルを描きます.

CoCiteStats

共引用 (co-citation) データを取り扱うためのソフトウェア・ツール集.

DEDS

マイクロアレイ・データについての距離の要約による差次的発現 (Differential Expression via Distance Summary for microarray data).

DNAcopy

DNA コピー数異常領域を検出するために, circular binary segmentation を用いて DNA コピー数をセグメント化します.

DynDoc

ダイナミック・ドキュメント, ヴィネット, およびその他の操作可能な文書 (navigable documents) を生成し, やりとりするための機能.

EBImage

R 画像処理ツールキット.

EBarrays

複数の条件による複製マイクロアレイ・データの分析のための経験ベイズのツール群.

GEOquery

NCBI Gene Expression Omnibus (GEO) からデータを取得します.

GLAD

DNA の過剰および欠失 (Gain and Loss) の分析.

GOstats

GO およびマイクロアレイを操作するためのツール群.

GeneMeta

ハイスループットの実験データを分析するためのメタ・アナリシスのツール集.

GeneR

ヌクレオチド配列 (Embl, Fasta, GenBank) を操作するためのパッケージ.

GeneSpring

GeneSpring 特有のデータ・オブジェクトを読み書きしたり, それらを Bioconductor オブジェクトに変換できるようにするための関数群およびクラス定義.

GeneTS

複数の遺伝子発現の時系列データを解析するためのパッケージ. 現在のところ, 細胞周期分析, および大規模で疎なグラフィカル・ガウシアン・モデルの推論のための手法を実装しています.

GeneTraffic

GeneTraffic の R インタラクション関数群.

GenomeBase

ゲノム・データ・パッケージの操作のための基本関数群.

GlobalAncova

群間の差次的遺伝子発現 (differential gene expression) についてのグローバル検定を計算します.

GraphAT

グラフ理論的関連性検定 (Graph theoretic Association Tests).

HEM

マイクロアレイ・データの分析のための不均一誤差モデル (Heterogeneous Error Model).

Heatplus

共変量および色分けしたクラスターを表示するヒートマップ.

Icens

打ち切りおよび切断データに関する NPMLE (ノンパラメトリック最尤推定量) を計算するための関数群.

KEGGSOAP

クライアント・サイド SOAP アクセス KEGG.

LMGene

線形モデルおよび glog データ変換を用いたマイクロアレイ・データの分析.

LPE

少数の複製を持つマイクロアレイ・データについての Local Pooled Error (LPE) 法を用いた有意性分析 (significance analysis).

MANOR

マイクロアレイの正規化 (Micro-Array NORmalization).

MCRestimate

交差検定を用いた誤分類の誤差推定 (Misclassification error estimation with cross-validation).

MLInterfaces

Bioconductor の exprSet についての機械学習のコードとの統一インターフェイス.

MVCClass

モデル-ヴュー-コントローラー・クラス (Model-View-Controller (MVC) classes).

MantelCorr

Mantel クラスター相関を計算します.

MeasurementError.cor

通常の標本相関よりも小さい偏りを持つ相関推定についての 2段階測定誤差モデル (two-stage measurement error model).

MergeMaid

遺伝子発現アレイ・データの横断的研究比較 (Cross-study comparison of gene expression array data).

Mfuzz

時系列遺伝子発現データの柔らかいクラスタリング (Soft clustering of time series gene expression data).

MiPP

誤分類罰則付き事後分類 (Misclassification Penalized Posterior Classification).

OCplus

マイクロアレイ実験についての動作特性に加えて標本サイズの評価および局所的 fdr (false discovery rate).

OLIN

2色のマイクロアレイについての最適化された局所的強度依存の正規化 (Optimized Local Intensity-dependent Normalisation of two-color microarrays).

OLINgui

OLIN 用のグラフィカル・ユーザー・インターフェイス.

OrderedList

順序付けられた遺伝子リストの類似性.

PROcess

Ciphergen SELDI-TOF 処理.

RBGL

graph パッケージと Boost graph ライブラリー群とのインターフェイス. R におけるグラフ (graph) オブジェクトの素早い操作を可能にします.

RLMM

Affymetrix SNP アレイについての遺伝子型コール (genotype calling) アルゴリズム.

RMAGEML

MAGEML ドキュメントを取り扱うための機能.

RMAPPER

mapper.chip.org とのインターフェイス.

ROC

2つのタイプの標本において発現の仕方が異なっている (differentially expressed) 遺伝子を同定するための受動者動作特性 (Receiver Operating Characteristic (ROC)) アプローチ.

RSNPper

SNP-関連データについての chip.org::SNPper とのインターフェイス.

RankProd

発現の仕方が異なっている遺伝子 (differentially expressed genes) を同定するための順位積 (Rank Product) 手法.

RdbiPgSQL

PostgreSQL のテーブルに格納されたデータにアクセスするための手法.

Rdbi

R におけるデータベース・アクセスのための一般的枠組み.

Resourcerer

TIGR Resourcerer から注釈データを読んだり, その注釈データを Bioconductor データ・パッケージに変換します.

Rgraphviz

R においてグラフ・オブジェクトをプロットするための Graphviz とのインターフェイス.

Ruuid

R において汎用一意識別子 (Universally Unique ID values (UUIDs)) を生成します.

SAGElyzer

SAGE タグに基づいて遺伝子の位置を特定します.

SBMLR

Systems Biology Markup Language (SBML) インターフェイスおよび生化学システム分析ツール.

SNAData

Wasserman & Faust 著の書籍 "Social Network Analysis", 1999 のデータ.

ScISI

コンピューターによるインタラクトーム (In Silico Interactome).

aCGH

アレイ比較ゲノム・ハイブリダイゼーション (Array Comparative Genomic Hybridization) のデータについてのクラスおよび関数群.

adSplit

アノテーション駆動クラスタリング (Annotation-driven clustering).

affxparser

Affymetrix ファイル (CDF, CEL, CHP, BPMAP, BAR) を構文解析するためのパッケージ.

affy

Affymetrix オリゴヌクレオチド・アレイのための諸手法.

affyQCReport

affyBatch オブジェクトについての QC レポートの生成.

affyPLM

プローブ・レヴェル・モデルの当てはめ.

affycomp

Affymetrix 発現量測定の評価のためのグラフィクス・ツールボックス.

affycoretools

反復的な分析を行う人々に有用な関数群.

affydata

実証目的での Affymetrix データ.

affyio

Affymetrix データ・ファイルを構文解析するためのツール群.

affylmGUI

パッケージ limma を用いた affy 分析のためのグラフィカル・ユーザー・インターフェイス.

affypdnn

affy パッケージのためのプローブ依存の最近傍法 (Probe Dependent Nearest Neighbors (PDNN) for the affy package).

altcdfenvs

cdfenvs を取り扱うためのユーティリティ群.

annaffy

Bioconductor Affymetrix アノテーション (注釈) データ・パッケージからのデータを取り扱うための関数群.

annotate

実験データを, GenBank, LocusLink および PubMed といった web データベースからの生物学的メタデータにリアルタイムで関連づけます. クエリー結果を処理し, 格納します. HTML 形式の分析レポートを生成します.

apComplex

AP-MS タンパク質データを用いてタンパク質複合体のメンバーシップを推定します.

applera

Applied Biosystems のマイクロアレイ AB1700 データ分析および品質管理 (quality controls) のためのツール群.

arrayMagic

2色 cDNA マイクロアレイ・データに関する品質管理および処理のためのユーティリティ群.

arrayQuality

プリントおよびアレイ・レヴェルの品質評価を実行します (Performing print-run and array level quality assessment).

beadarray

BeadArrays の品質管理および低水準の分析 (Quality control and low-level analysis of BeadArrays).

bim

ベイズ区間マッピング診断 (Bayesian interval mapping diagnostics): QTLCart および Bmapqtl の標本を解釈するための関数群.

bioDist

距離尺度を計算するためのソフトウェア・ツール集.

biocViews

R パッケージ・リポジトリーのカテゴリー別一覧.

biomaRt

BioMart データベース (e.g., Ensembl) とのインターフェイス.

bridge

差次的遺伝子発現についてのベイズ型ロバスト推論 (Bayesian Robust Inference for Differential Gene Expression).

cellHTS

細胞ベース・スクリーニングの分析 (Analysis of cell-based screens).

cghMCR

共通の過剰/欠失 (gains/losses) を示している染色体領域を見つけ出します.

clusterStab

マイクロアレイ・データについてクラスターの安定性のスコアを計算します (Compute cluster stability scores for microarray data).

codelink

Codelink Bioarrays データの操作.

convert

マイクロアレイ・データ・オブジェクトを変換します.

copa

癌の外れ値 (例外事象) のプロファイル分析 (cancer outlier profile analysis) を実行するための関数群.

ctc

ツリーおよびクラスターを他のプログラムにエクスポートしたりインポートするためのツール群.

daMA

2色マイクロアレイの要因実験についての効率的な計画, およびマイクロアレイの要因データについての統計分析のための関数群 (Functions for the efficient design of factorial two-color microarray experiments and for the statistical analysis of factorial microarray data).

diffGeneAnalysis

差次的遺伝子発現分析 (differential Gene expression Analysis) を実行します.

ecolitk

E. coli で作業するためのメタデータおよびツール群.

edd

発現密度診断: 分布の形状の分類のためのグラフィカル手法およびパターン認識アルゴリズム (Expression density diagnostics: graphical methods and pattern recognition algorithms for distribution shape classification).

exprExternal

externalVectors を用いた exprSet の実装.

externalVector

R のための外部ポインター・ベースのベクトル・オブジェクトについての基本的なクラス定義およびジェネリクス (Basic class definitions and generics for external pointer based vector objects for R).

factDesign

要因計画されたマイクロアレイ実験 (factorial designed microarray experiments) から得られたデータを分析するためのツール集. その関数群は, 適切な比較検査を評価したり, 単一の外れ値の検出を実行するために用いることができます.

fdrame

マイクロアレイ実験の FDR の調整 (FDR Adjustments of Microarray Experiments (FDR-AME)) (FDR = false discovery rate).