工作流程包：tcgaworkflow

TCGA工作流使用生物导管包分析癌症基因组学和表观基因组学数据

生物导体版本：3.7

测序的生物技术进展导致通过大型国际财团（例如癌症基因组图集（TCGA），DNA元素百科全书（Encode）和NIH路线图表观基因组学财团（Roadmap））爆炸了公开数据。这些项目提供了前所未有的机会，以询问具有高基因组分辨率的培养癌细胞系以及正常组织和肿瘤组织的表观质量。BioConductor项目提供了1,000多个开源软件和统计软件包，以分析高通量基因组数据。但是，大多数软件包都是为特定数据类型（例如表达，表观遗传学，基因组学）而设计的，并且没有一个综合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整合分析。最近提出了建立这些不同分析的集成。在此工作流程中，我们提供了一系列对不同分子数据的生物学集中分析。我们描述了如何下载，处理和准备TCGA数据以及利用几个关键的生物导体软件包，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。使用路线图和编码数据，我们提供了一项工作计划，以识别与癌症相关的生物学相关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：低度神经胶质瘤（LGG）与高级神经胶质瘤（胶质母细胞瘤多形或GBM）。

作者：tiago chedraoui silva ，antonio colaprico ，catharina olsen colsen >，gianluca bontempi ，Michele Ceccarelli ，houtan noushmehr

维护者：tiago chedraoui silva

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html	R脚本	“ TCGA工作流程：使用生物导管包分析癌症基因组学和表观基因组学数据”
文本		消息

细节

生物浏览	ResourceQueryingWorkFlow，，，，工作流程
版本	1.2.4
执照	艺术2.0
要看	R（> = 3.4.0）
进口	AnnotationHub，，，，尼特，，，，埃尔默，，，，Biomart，，，，bsgenome.hsapiens.ucsc.hg19，，，，循环，，，，C3net，，，，Chipseeker，，，，复杂的图像，，，，clusterProfiler，，，，下载器（> = 0.4），盖亚，，，，基因组机，，，，GenomeInfodB，，，，GGPLOT2，，，，ggthemes，图形，模丝，，，，动机，，，，Motifstack，，，，PathView，，，，pbapply， 平行，rgadem，，，，潘德，，，，maftools，，，，rtcgatoolbox，，，，总结性特征，，，，tcgabiolinks，，，，tcgaworkflowdata，，，，DT
链接
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URL	https://f1000research.com/articles/5-1542/v2
BugReports	https://github.com/bioinformaticsfmrp/tcgaworkflow/issues
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