ClusterProfShinyGSEA

ClusterProfshinygsea

• генов кластера
• Это часть набора инструментов NASQAR
• Предварительный напечаток: NASQAR: веб-платформа для высокопроизводительного анализа данных и визуализации секвенирования

---

Это веб-интерактивное приложение, которое завершает популярный пакет кластернопрофилеров , который реализует методы для анализа и визуализации функциональных профилей геномных координат, генных и генных кластеров.

Пользователи могут загружать свои собственные данные дифференциальной экспрессии генов (DGE) из DESEQ2 или импортировать данные из приложения DESEQ2Shiny .

Это приложение обеспечивает быстрый и простой анализ обогащения наборов генов (GSEA) путей GO-Terms и KEGG.

Он предназначен для предоставления интуитивно понятного интерфейса для исследователей, чтобы легко загружать и выполнять GSEA на данных RNA-seq , без предварительных знаний по программированию в R.

Изготовленные визуальные эффекты включают в себя точечные графики, участки категории, графики, графики карты обогащения, GO, графики, графики GSEA и обогащенные графики пути KEGG с использованием пакета PathView .

Приложение следует за этим учебником

См. Ниже, например, выводные графики.

---

Входные типы данных

Это приложение принимает следующие типы входных данных:

1. Пример данных (демонстрация):

• Для демонстрационных целей вы можете выбрать «Примерные данные»

• После этого вы можете выполнить шаги, чтобы запустить анализ, отражая учебник, чтобы познакомиться с приложением

2. Загрузите свои собственные данные (количество генов):

• Файл .csv/.txt, который содержит данные о дифференциальной экспрессии генов (DGE)

• Например. вывод DESEQ2

• Файл может быть либо запятой, либо вкладкой.

• Требуемые столбцы-это имя гена/ID, изменение сгиба Log2, P-поправки значения

• Вам придется выбрать имена столбцов, которые соответствуют вышеуказанным столбцам

• Для примера файла нажмите здесь

Рисунок 2: Например. DGE файл данных

---

Запустить результаты

1. Вывод данных

Результаты выходных данных будут отображаться и/или можно загрузить

• Таблица результатов Enichgo
• Enichkegg результаты таблицы

2. Визуализация

Различные формы визуализаций включены для GO/KEGG:

• План
• Точечный сюжет
• Карта графика обогащения
• Обогащенный график индуцированного Go (только Goplot, только Go)
• Обогащенный график индуцированного GO (CNETPLOT)
• Графики Pathview (Kegg)

Благодарности:

• Guangchuangyu/ClusterProfiler

• Мухаммед Халфан - Учебник по обогащению генов