Peer Review Report For: TCGA Workflow: Analyze cancer genomics and epigenomics data using Bioconductor packages [version 2; peer review: 1 approved, 2 approved with reservations]
Rattachement africain : us, br, in, it, qa. Niveau de preuve : code pays fourni par la source.
Le résumé fourni par la source
Biotechnological advances in sequencing have led to an explosion of publicly available data via large international consortia such as The Cancer Genome Atlas (TCGA) , The Encyclopedia of DNA Elements (ENCODE) , and The NIH Roadmap Epigenomics Mapping Consortium (Roadmap) . These projects have provided unprecedented opportunities to interrogate the epigenome of cultured cancer cell lines as well as normal and tumor tissues with high genomic resolution. The Bioconductor project offers more than 1,000 open-source software and statistical packages to analyze high-throughput genomic data. However, most packages are designed for specific data types (e.g. expression, epigenetics, genomics) and there is no one comprehensive tool that provides a complete integrative analysis of the resources and data provided by all three public projects. A need to create an integration of these different analyses was recently proposed. In this workflow, we provide a series of biologically focused integrative analyses of different molecular data. We describe how to download, process and prepare TCGA data and by harnessing several key Bioconductor packages, we describe how to extract biologically meaningful genomic and epigenomic data. Using Roadmap and ENCODE data, we provide a work plan to identify biologically relevant functional epigenomic elements associated with cancer. To illustrate our workflow, we analyzed two types of brain tumors: low-grade glioma (LGG) versus high-grade glioma (glioblastoma multiform or GBM). This workflow introduces the following Bioconductor packages: AnnotationHub , ChIPSeeker , ComplexHeatmap , pathview , ELMER , GAIA , MINET , RTCGAToolbox , TCGAbiolinks .
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Le contrôle bibliographique ouvert
DOI retrouvé dans Crossref DOI retrouvé ; titre concordant.
- Titre Crossref
- Peer Review Report For: TCGA Workflow: Analyze cancer genomics and epigenomics data using Bioconductor packages [version 2; peer review: 1 approved, 2 approved with reservations]
- Date Crossref
- 06/02/2017
- Éditeur
- F1000 Research Ltd
- Type
- peer-review
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Où se fait cette recherche
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Cedars-Sinai Medical Center pays non établi dans la noticeÉtablissement de santé
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Universidade de São Paulo pays non établi dans la noticeUniversité ou école supérieure
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Institute of Bioinformatics pays non établi dans la noticeOrganisation à but non lucratif
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University of Sannio Department of Science and Technology pays non établi dans la noticeUniversité ou école supérieure
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Biogem pays non établi dans la noticeOrganisation à but non lucratif
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Qatar Cardiovascular Research Center pays non établi dans la noticeÉtablissement de santé
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Henry Ford Hospital Department of Neurosurgery pays non établi dans la noticeÉtablissement de santé
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Department of Biomedical Sciences pays non établi dans la noticeInstitution
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University of Sao Paulo Department of Genetics pays non établi dans la noticeUniversité ou école supérieure
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Machine Learning Group pays non établi dans la noticeInstitution
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Qatar Computing Research Institute (QCRI) pays non établi dans la noticeStructure de recherche
Cedars-Sinai Medical Center, Universidade de São Paulo et Institute of Bioinformatics, avec 8 autres affiliations.
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