| DCGL-package | 基因表达微阵列数据的差异共表达分析和差异调控分析 | ||
| ASC | 基于“平均特异性连接”识别DCGs（差异共表达基因） | ||
| DCe | 确定DCGs（差异共表达基因）和DCLs（差异共表达链接） | ||
| DCGL | 基因表达微阵列数据的差异共表达分析和差异调控分析 | ||
| DCp | 根据“差异共表达谱”鉴定DCGs（差异共表达基因） | ||
| DCsum | 总结DCG和DCL | ||
| DRplot | DRLs的可视化 | ||
| DRrank | 按目标富集密度（TED）和目标DCL密度（TDD）对监管机构进行排名 | ||
| DRsort | 识别DRGs（差异调节基因）和DRLs（差异调节链） | ||
| expressionBasedfilter | 根据表达水平筛选基因 | ||
| exprs | 从GEO中提取的真实数据集(http://www.ncbi.nlm.nih.gov/geo/query/acc.cgi？acc=GSE17967） | ||
| exprs_design | 微阵列矩阵数据的实验设计 | ||
| intgenelist | 有趣的基因列表 | ||
| LFC | 根据“限制折叠变化”模型选择DCL | ||
| LRC | 基于“对数比连接”识别差异共表达基因 | ||
| percentLinkfilter | 根据表达相关系数值的最高百分比筛选基因共表达环节 | ||
| qLinkfilter | 根据表达相关值的q值筛选基因共表达环节 | ||
| RIF | 通过调节器影响因子（RIF）方法对调节器进行排序 | ||
| rLinkfilter | 根据相关系数值筛选基因共表达环节 | ||
| tf2target | 人类转录因子数据集调控潜在的靶基因 | ||
| varianceBasedfilter | 根据表达变异性筛选基因 | ||
| WGCNA | 基于“加权基因共表达网络分析”鉴定差异共表达基因 |