TCGAWorkflow

DOI:10.18129 / B9.bioc.TCGAWorkflow

TCGA工作流使用Bioconductor软件包分析癌症基因组学和表观基因组学数据

Bioconductor版本:发布(3.12)

生物技术在测序方面的进步，通过大型国际组织，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表观基因组图谱联盟(Roadmap)等，导致了公开可用数据的激增。这些项目提供了前所未有的机会，以高基因组分辨率来研究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多种开源软件和统计软件包，用于分析高通量基因组数据。然而，大多数包是为特定的数据类型设计的(例如，表达、表观遗传学、基因组学)，没有一种全面的工具可以提供对所有三个公共项目提供的资源和数据的完整的综合分析。最近有人提出有必要将这些不同的分析结合起来。在这个工作流程中，我们提供一系列以生物学为重点的不同分子数据的综合分析。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生物导体包，我们描述了如何提取具有生物学意义的基因组和表观基因组数据。利用路线图和编码数据，我们提供了一个工作计划来识别与癌症相关的生物学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(多种胶质母细胞瘤或GBM)。

作者:Tiago Chedraoui Silva ， Antonio Colaprico < Antonio。colaprico ulb.ac。是>，Catharina Olsen ，福尔维奥D安吉洛<福尔维奥。dan13 at gmail.com>， Gianluca Bontempi 》，米歇尔·切卡雷利， Houtan Noushmehr < Houtan at usp.br>

维护者:Tiago Chedraoui Silva

安装

要安装这个包，启动R(版本为“4.0”)并输入:

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

对于旧版本的R，请参阅适当的Bioconductor释放。

文档

要查看系统中安装的这个包的版本文档，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
取决于我
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包档案

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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.anjoumacpherson.com/packages/TCGAWorkflow/
包下载报告	下载数据