TCGAWorkflow

DOI:10.18129 / B9.bioc.TCGAWorkflow

这个包是3.13版本Bioconductor;的稳定,最新的发布版本,请参阅TCGAWorkflow。

TCGA工作流分析癌症基因组和表观基因组学数据使用Bioconductor包

Bioconductor版本:3.13

生物技术的进步测序导致爆炸的公开数据通过大型国际财团如癌症基因组图谱(TCGA), DNA序列元素的百科全书(编码),和美国国立卫生研究院路线图基因学映射财团(路线图)。这些项目提供了前所未有的机遇,审问的表观基因组培养癌症细胞系以及正常和肿瘤组织基因高分辨率。Bioconductor项目提供了1000多个开源软件和统计软件包分析高通量基因组数据。然而,大多数包是专为特定的数据类型(如表情、表观遗传学、基因组学),并没有一个全面的工具,它提供了一个完整的综合分析提供的资源和数据这三个公共项目。需要创建一个集成这些不同的分析是最近提议。在这个工作流程中,我们提供了一系列的生物集中不同的分子数据的综合分析。TCGA我们描述如何下载,过程和准备数据,利用几个关键Bioconductor包,我们描述了如何提取生物意义的基因组和外遗传性数据。使用路线图和编码数据,我们提供了一个工作计划确定生物相关功能外遗传性因素与癌症有关。为了说明我们的工作流程,分析了两种类型的脑部肿瘤:低级神经胶质瘤(LGG)与高级神经胶质瘤(胶质母细胞瘤各种形式的或GBM)。

作者:蒂亚戈席尔瓦Chedraoui < tiagochst gmail.com >,安东尼奥Colaprico <安东尼奥。colaprico ulb.ac。>,< Catharina奥尔森colsen ulb.ac。>,< Fulvio Fulvio维安吉洛。dan13 gmail.com >、< gbonte蒋禄卡波特米ulb.ac。>,米歇尔·切< m。在gmail.com >,切Houtan Noushmehr < Houtan在usp.br >

维护人员:蒂亚戈Chedraoui席尔瓦< tiagochst gmail.com >

安装

安装这个包,开始R(版本“4.1”)并输入:

如果(!requireNamespace (“BiocManager”,悄悄地= TRUE)) install.packages (“BiocManager”) BiocManager::安装(“TCGAWorkflow”)

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HTML	R脚本	TCGA的工作流:分析癌症基因组和表观基因组学数据使用Bioconductor包”
文本		新闻

细节

biocViews	ResourceQueryingWorkflow,工作流
版本	1.16.0
许可证	艺术- 2.0
取决于	R (> = 3.4.0)
进口	AnnotationHub,knitr,埃尔默,biomaRt,BSgenome.Hsapiens.UCSC.hg19,circlize,c3net,ChIPseeker,ComplexHeatmap,ggpubr,clusterProfiler,下载器(> = 0.4),盖亚,GenomicRanges,GenomeInfoDb,ggplot2,ggthemes、图形、minet,motifStack,pathview,pbapply平行,rGADEM,老鸨,maftools,RTCGAToolbox,SummarizedExperiment,TCGAbiolinks,TCGAWorkflowData(> = 1.9.0),DT,gt
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建议
SystemRequirements
增强了
URL	https://f1000research.com/articles/5-1542/v2
BugReports	https://github.com/BioinformaticsFMRP/TCGAWorkflow/issues
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包档案

遵循2021年欧洲杯比分预测 指示在R会话中使用这个包。

源包	TCGAWorkflow_1.16.0.tar.gz
Windows二进制
macOS 10.13(高山脉)
源库	git克隆https://git.bioconductor.org/packages/TCGAWorkflow
源库(开发人员访问)	git克隆git@git.bioconductor.org:包/ TCGAWorkflow
包短Url	//www.andersvercelli.com/packages/TCGAWorkflow/
包下载报告	下载数据