ClusterProfShinyORA

Clusterprofshinyora

• Analyse de surreprésentation des clusterprofiler R Shiny
• Cela fait partie de la boîte à outils Nasqar
• Pré-imprimée: NASQAR: une plate-forme Web pour l'analyse et la visualisation des données de séquençage à haut débit

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Il s'agit d'une application interactive basée sur le Web qui enveloppe le package de clusterprofiler populaire qui met en œuvre des méthodes pour analyser et visualiser les profils fonctionnels des coordonnées génomiques, des groupes de gènes et de gènes.

Les utilisateurs peuvent télécharger leurs propres données d'expression génique différentielle (DGE) à partir de DeSeq2 ou importer des données de l'application DeSeq2Shiny en amont.

Cette application permet une analyse de surreprésentation rapide et facile (ORA) des voies GO-Terms et KEGG.

Il est destiné à fournir une interface intuitive pour que les chercheurs puissent télécharger, analyser, visualiser et explorer facilement les données d'ARN-seq à un glyceau unique sans aucune connaissance de programmation préalable dans R.

Les visuels produits comprennent des parcelles de points, des clouds de mots, des graphiques nets de catégorie, des graphiques de carte d'enrichissement, des graphiques induits GO, des graphiques GSEA et des tracés de voie KEGG enrichis à l'aide du package PathView .

L'application suit ce tutoriel

Voir ci-dessous par exemple les tracés de sortie.

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Types de données d'entrée

Cette application accepte les types de données d'entrée suivants:

1. Exemple de données (démo):

• À des fins de démonstration, vous pouvez sélectionner "Exemples de données"

• Vous pouvez suivre les étapes par la suite pour exécuter l'analyse reflétant le tutoriel afin de vous familiariser avec l'application

2. Téléchargez vos propres données (comptes de gènes):

• Un fichier .csv / .txt qui contient un tableau des données d'expression des gènes différentiels (DGE)

• Par exemple, par exemple la sortie de DeSeq2

• Le fichier peut être délimité par virgule ou onglet

• Les colonnes requises sont le nom / ID du gène, le changement de pliage log2, les valeurs ajustées P

• Vous devrez sélectionner les noms de colonne qui correspondent aux colonnes requises ci-dessus

• Pour un exemple de fichier, cliquez ici

Figure 2: par exemple. Fichier de données DGE

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Exécuter les résultats

1. Sortie de données

Les résultats de sortie seront affichés et / ou sont téléchargeables

• Tableau de résultats enrichgo
• Table des résultats Enrichkegg

2. Visualisation

Diverses formes de visualisations sont incluses pour GO / KEGG:

• Complot de barre
• Terrain de points
• Carte de l'intrigue d'enrichissement
• Graphique induit de GO enrichi (GOPLOT, GO UNIQUEMENT)
• Graphique induit de GO enrichi (CNETPlot)
• Pathview Plots (KEGG)
• Nuages ​​de mots

Remerciements:

• Guangchuangyu / clusterprofiler

• Mohammed Khalfan - Analyse de sur-représentation