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Accès ouvert déclaré 2018 peer-review

Peer Review Report For: TCGAbiolinksGUI: A graphical user interface to analyze cancer molecular and clinical data [version 1; peer review: 1 approved, 1 approved with reservations]

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7Institutions déclarées
5Pays d’affiliation déclarés

Rattachement africain : us, br, be, in, it. Niveau de preuve : code pays fourni par la source.

Le résumé fourni par la source

The GDC (Genomic Data Commons) data portal provides users with data from cancer genomics studies. Recently, we developed the R/Bioconductor TCGAbiolinks package, which allows users to search, download and prepare cancer genomics data for integrative data analysis. The use of this package requires users to have advanced knowledge of R thus limiting the number of users. To overcome this obstacle and improve the accessibility of the package by a wider range of users, we developed a graphical user interface (GUI) using Shiny available through the package TCGAbiolinksGUI. The TCGAbiolinksGUI package is freely available within the Bioconductor project at http://bioconductor.org/packages/TCGAbiolinksGUI/. Links to the GitHub repository, a demo version of the tool, a docker image and PDF/video tutorials are available from the TCGAbiolinksGUI site.

Ce résumé expose les affirmations des auteurs. BNTIC ne l’interprète pas comme une validation indépendante des résultats.

Le contrôle bibliographique ouvert

DOI retrouvé dans Crossref DOI retrouvé ; titre concordant.

Titre Crossref
Peer Review Report For: TCGAbiolinksGUI: A graphical user interface to analyze cancer molecular and clinical data [version 1; peer review: 1 approved, 1 approved with reservations]
Date Crossref
23/04/2018
Éditeur
F1000 Research Ltd
Type
peer-review

Ce recoupement confirme des métadonnées liées au DOI. Il ne confirme ni la méthode ni les conclusions de l’étude, et il ne compte pas comme une seconde source scientifique indépendante.

Les institutions déclarées

Une affiliation ne permet pas de déduire la nationalité d’un auteur.

Les sujets associés

Bioinformatics and Genomic NetworksRadiomics and Machine Learning in Medical ImagingAdvanced Biosensing Techniques and Applications

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