Bioconductor ist eine Sammlung von Paketen (Programmbibliotheken), welche die statistische Programmiersprache R um Erweiterungen aus der Bioinformatik, insbesondere der Analyse von Genexpressionsdaten erweitert. Bioconductor wurde 2001 gegründet und ist ein Open-Source-Projekt. Ziel war es eine Plattform zu schaffen um Softwareentwicklungen transparenter zu gestalten um mehrfache Arbeit zu reduzieren und statistische sowie grafische Methoden und Modelle für Gendaten zu bündeln und zu ihrer Kollaboration zu ermutigen.

Bioconductor

Basisdaten

Hauptentwickler Bioconductor Core Team
Erscheinungsjahr 2001
Aktuelle Version 3.18
(25. Oktober 2023)
Betriebssystem Unixoide, macOS, Windows
Programmiersprache R u. a.
Kategorie Bioinformatik-Bibliothek
Lizenz Artistic License
www.bioconductor.org/

Bioconductor bietet mittlerweile ein Repository aus dem über 1200 Pakete für R heruntergeladen werden können. Eines der wichtigsten und ältesten Pakete ist Biobase[1], welches eine Datenstruktur mit sich bringt, welche an die Erfordernisse von Gendaten angepasst ist, sodass sich darin ein Datensatz von Experimenten mit Microarrays (assayData) zusammen mit typischen Metadaten (metadata) und beschreibenden Informationen (experimentData) speichern lässt, weswegen viele weitere Pakete darauf zurückgreifen.

Der Versionszyklus und die Versionsnummern folgen R.

Literatur Bearbeiten

  • Robert C. Gentleman u. a.: Bioconductor: open software development for computational biology and bioinformatics. In: G. Brent Hall, Michael G. Leahy (Hrsg.): Genome Biology. Band 5, Nr. 10, 2004, S. R80.1–R80.16, doi:10.1186/gb-2004-5-10-r80 (englisch).
  • Sorin Drăghici: Statistics and Data Analysis for Microarrays Using R and Bioconductor. 2. Auflage. Chapman & Hall/CRC, Boca Raton 2011, ISBN 978-1-4398-0975-4 (englisch).
  • Florian Hahne, Wolfgang Huber, Robert Gentleman, Seth Falcon: Bioconductor Case Studies. Springer, New York 2008, ISBN 978-0-387-77239-4 (englisch, Material).
  • Robert Gentleman u. a.: Bioinformatics and Computational Biology Solutions Using R and Bioconductor. Springer, New York 2005, ISBN 978-0-387-25146-2 (englisch, Material).

Weblinks Bearbeiten

Einzelnachweise Bearbeiten

  1. Wolfgang Huber u. a.: Orchestrating high-throughput genomic analysis with Bioconductor. In: Nature Methods. Band 12, Nr. 1, 29. Januar 2015, S. 115–121 (online [abgerufen am 12. März 2017] R-Paket).