TCGAWorkflow

DOI:10.18129 / B9.bioc.TCGAWorkflow

使用Bioconductor软件包分析癌症基因组学和表观基因组学数据

生物导体版本:发布(3.12)

生物技术在测序方面的进步已经导致了通过大型国际联盟(如癌症基因组图谱(TCGA)、DNA元素百科全书(ENCODE)和美国国立卫生研究院路线图表观基因组绘图联盟(路线图))公开可用数据的爆炸性增长。这些项目提供了前所未有的机会，以高基因组分辨率询问培养的癌细胞系以及正常和肿瘤组织的表观基因组。Bioconductor项目提供了1000多个开源软件和统计软件包来分析高通量基因组数据。然而，大多数软件包都是为特定的数据类型(例如，表达、表观遗传学、基因组学)设计的，没有一个综合性的工具可以对所有三个公共项目提供的资源和数据进行完整的综合分析。最近有人提出需要把这些不同的分析综合起来。在这个工作流程中，我们提供了一系列针对不同分子数据的生物聚焦综合分析。我们描述了如何下载、处理和准备TCGA数据，并通过利用几个关键的Bioconductor软件包，我们描述了如何提取生物学上有意义的基因组和表观基因组数据。利用路线图和ENCODE数据，我们提供了一项工作计划，以识别与癌症相关的生物学上相关的功能表观基因组元素。为了说明我们的工作流程，我们分析了两种类型的脑肿瘤:低级别胶质瘤(LGG)和高级别胶质瘤(多形性胶质母细胞瘤或GBM)。

作者:Tiago Chedraoui Silva ， Antonio Colaprico < Antonio。colaprico ulb.ac。是>，Catharina Olsen ，Fulvio D Angelo < Fulvio。dan13在gmail.com>， Gianluca Bontempi ，Michele Ceccarelli ，后滩Noushmehr <后滩at usp.br>

维维者:Tiago Chedraoui Silva

安装

要安装此包，请启动R(版本“4.0”)并输入:

如果(!requireNamespace("BiocManager"， quiet = TRUE)) install.packages("BiocManager")

有关较旧版本的R，请参阅适当的Bioconductor释放。

文档

要查看系统中安装的软件包版本的文档，请启动R并输入:

browseVignettes(“TCGAWorkflow”)

超文本标记语言	R脚本	TCGA工作流程:使用生物导体软件包分析癌症基因组学和表观基因组学数据
文本		新闻

细节

biocViews	ResourceQueryingWorkflow,工作流
版本	1.14.0
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,MotIV,motifStack,pathview,pbapply平行,rGADEM,老鸨,maftools,RTCGAToolbox,SummarizedExperiment,TCGAbiolinks,TCGAWorkflowData(> = 1.9.0),DT
链接
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

遵循安装在R会话中使用这个包的说明。

源包	TCGAWorkflow_1.14.0.tar.gz
Windows二进制
macOS 10.13 (High Sierra)
源库	git克隆https://git.bioconductor.org/packages/TCGAWorkflow
源存储库(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