可重复处理的TCGA监管网络的重复处理
Viola Fanfani1, Katherine H Shutta1,2, Panagiotis Mandros1
1Department of Biostatistics, Harvard T.H. Chan School of Public Health, Boston, MA, 02115 USA.
本研究介绍了tcga-data-nf,这是一个Nextflow工作流程,用于从癌症基因组图谱 (TCGA) 数据中进行可再生癌症调节网络分析. 它集成了多原子数据处理和网络推理,为癌症研究提供了有价值的工具.
科学领域:
- 计算生物学 计算生物学
- 生物信息学是一种生物信息学.
- 癌症基因组学 癌症基因组学
背景情况:
- 测序和计算方面的进步使得深度分子疾病分析成为可能.
- 生物网络对于OMIC数据分析和基因/蛋白质相互作用建模至关重要.
- 癌症基因组图谱 (TCGA) 提供了大量数据,但缺乏统一的工作流程来进行端到端的监管网络分析.
研究的目的:
- 开发一个连贯和可重复使用的工作流程,用于可重复推断和分析癌症调节网络.
- 将现有的计算工具集成到一个强大的 TCGA 数据管道中.
主要方法:
- 开发了tcga-data-nf,这是一个Nextflow工作流程,用于从TCGA数据中推断可重复的监管网络.
- 该工作流集成了多原子数据 (RNA测序,甲基化) 的下载,预处理和分析,使用网络动物园.
- 通过NetworkDataCompanion R包为TCGA数据管理提供支持.
主要成果:
- tcga-data-nf通过单一命令从数千个TCGA样本中实现可复制的监管网络推断.
- 在调查结肠癌亚型中的表观遗传差异方面证明了管道实用性.
- 为10种常见的癌症类型生成了预计算网络的公共数据库.
结论:
- tcga-data-nf为癌症监管网络分析提供了一个完整,灵活和可扩展的框架.
- 解决了在分析TCGA数据时需要可重现的工作流的需求.
- 弥合了目前用于TCGA数据分析的软件工具的差距.
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