[논문]NOJAH: NOt Just Another Heatmap for genome-wide cluster analysis

Rupji, Manali; Dwivedi, Bhakti; Kowalski, Jeanne

doi:10.1371/journal.pone.0204542

[해외논문] NOJAH: NOt Just Another Heatmap for genome-wide cluster analysis 원문보기

PloS one, v.14 no.3, 2019년, pp.e0204542 -

Rupji, Manali (Winship Cancer Institute, Emory University, Atlanta, Georgia, United States of America) , Dwivedi, Bhakti (Winship Cancer Institute, Emory University, Atlanta, Georgia, United States of America) , Kowalski, Jeanne (Winship Cancer Institute, Emory University, Atlanta, Georgia, United States of America)

Abstract ▼ AI-Helper

Since their inception, several tools have been developed for cluster analysis and heatmap construction. The application of such tools to the number and types of genome-wide data available from next generation sequencing (NGS) technologies requires the adaptation of statistical concepts, such as in defining a most variable gene set, and more intricate cluster analyses method to address multiple omic data types. Additionally, the growing number of publicly available datasets has created the desire to estimate the statistical significance of a gene signature derived from one dataset to similarly group samples based on another dataset. The currently available number of tools and their combined use for generating heatmaps, along with the several adaptations of statistical concepts for addressing the higher dimensionality of genome-wide NGS-derived data, has created a further challenge in the ability to replicate heatmap results. We introduce NOJAH (NOt Just Another Heatmap), an interactive tool that defines and implements a workflow for genome-wide cluster analysis and heatmap construction by creating and combining several tools into a single user interface. NOJAH includes several newly developed scripts for techniques that though frequently applied are not sufficiently documented to allow for replicability of results. These techniques include: defining a most variable gene set (a.k.a., ‘core genes’), estimating the statistical significance of a gene signature to separate samples into clusters, and performing a result merging integrated cluster analysis. With only a user uploaded dataset, NOJAH provides as output, among other things, the minimum documentation required for replicating heatmap results. Additionally, NOJAH contains five different existing R packages that are connected in the interface by their functionality as part of a defined workflow for genome-wide cluster analysis. The NOJAH application tool is available at http://bbisr.shinyapps.winship.emory.edu/NOJAH/http://shinygispa.winship.emory.edu/shinyGISPA/ with corresponding source code available at https://github.com/bbisr-shinyapps/NOJAH/.

참고문헌 (19)

1 Monti S , Tamayo P , Mesirov J , Golub T . Consensus Clustering: A Resampling-Based Method for Class Discovery and Visualization of Gene Expression Microarray Data . Machine Learning . 2003 ; 52 ( 1 ): 91 – 118 . 10.1023/a:1023949509487
2 Wilkerson MD , Hayes DN . ConsensusClusterPlus: a class discovery tool with confidence assessments and item tracking . Bioinformatics . 2010 ; 26 ( 12 ): 1572 – 3 . Epub 2010/04/30. 10.1093/bioinformatics/btq170 . 20427518

상세보기
3 Chermak E , De Donato R , Lensink MF , Petta A , Serra L , Scarano V , et al Introducing a Clustering Step in a Consensus Approach for the Scoring of Protein-Protein Docking Models . PLoS One . 2016 ; 11 ( 11 ): e0166460 Epub 2016/11/16. 10.1371/journal.pone.0166460 . 27846259

상세보기
4 Cancer Genome Atlas Research N , Brat DJ , Verhaak RG , Aldape KD , Yung WK , Salama SR , et al Comprehensive, Integrative Genomic Analysis of Diffuse Lower-Grade Gliomas . N Engl J Med . 2015 ; 372 ( 26 ): 2481 – 98 . Epub 2015/06/11. 10.1056/NEJMoa1402121 . 26061751

상세보기
5 Hoadley KA , Yau C , Wolf DM , Cherniack AD , Tamborero D , Ng S , et al Multiplatform analysis of 12 cancer types reveals molecular classification within and across tissues of origin . Cell . 2014 ; 158 ( 4 ): 929 – 44 . Epub 2014/08/12. 10.1016/j.cell.2014.06.049 . 25109877

상세보기
6 Chibon F . Cancer gene expression signatures—the rise and fall? Eur J Cancer . 2013 ; 49 ( 8 ): 2000 – 9 . Epub 2013/03/19. 10.1016/j.ejca.2013.02.021 . 23498875

상세보기
7 Cancer Genome Atlas N . Genomic Classification of Cutaneous Melanoma . Cell . 2015 ; 161 ( 7 ): 1681 – 96 . Epub 2015/06/20. 10.1016/j.cell.2015.05.044 . 26091043

상세보기
8 Chang W, Cheng, J., Allaire, JJ, Xie, Y and McPherson, Y shiny: Web Application Framework for R. R package version 105 https://CRANR-projectorg/package=shiny . 2017.
9 Galili T . dendextend: an R package for visualizing, adjusting and comparing trees of hierarchical clustering . Bioinformatics . 2015 ; 31 ( 22 ): 3718 – 20 . Epub 2015/07/26. 10.1093/bioinformatics/btv428 . 26209431

상세보기
10 Grossman RL , Heath AP , Ferretti V , Varmus HE , Lowy DR , Kibbe WA , et al Toward a Shared Vision for Cancer Genomic Data . N Engl J Med . 2016 ; 375 ( 12 ): 1109 – 12 . Epub 2016/09/23. 10.1056/NEJMp1607591 . 27653561

상세보기
11 Colaprico A , Silva TC , Olsen C , Garofano L , Cava C , Garolini D , et al TCGAbiolinks: an R/Bioconductor package for integrative analysis of TCGA data . Nucleic Acids Res . 2016 ; 44 ( 8 ): e71 Epub 2015/12/26. 10.1093/nar/gkv1507 . 26704973

상세보기
12 Rupji M , Zhang X , Kowalski J . CASAS: Cancer Survival Analysis Suite, a web based application . F1000Res . 2017 ; 6 : 919 Epub 2017/09/25. 10.12688/f1000research.11830.2 . 28928946

상세보기
13 Gendoo DM , Ratanasirigulchai N , Schroder MS , Pare L , Parker JS , Prat A , et al Genefu: an R/Bioconductor package for computation of gene expression-based signatures in breast cancer . Bioinformatics . 2016 ; 32 ( 7 ): 1097 – 9 . Epub 2015/11/27. 10.1093/bioinformatics/btv693 . 26607490

상세보기
14 Cancer Genome Atlas N . Comprehensive molecular portraits of human breast tumours . Nature . 2012 ; 490 ( 7418 ): 61 – 70 . Epub 2012/09/25. 10.1038/nature11412 . 23000897

상세보기
15 Wang C , Armasu SM , Kalli KR , Maurer MJ , Heinzen EP , Keeney GL , et al Pooled Clustering of High-Grade Serous Ovarian Cancer Gene Expression Leads to Novel Consensus Subtypes Associated with Survival and Surgical Outcomes . Clin Cancer Res . 2017 ; 23 ( 15 ): 4077 – 85 . Epub 2017/03/11. 10.1158/1078-0432.CCR-17-0246 . 28280090

상세보기
16 Khomtchouk BB , Hennessy JR , Wahlestedt C . shinyheatmap: Ultra fast low memory heatmap web interface for big data genomics . PLoS One . 2017 ; 12 ( 5 ): e0176334 Epub 2017/05/12. 10.1371/journal.pone.0176334 . 28493881

상세보기
17 Metsalu T , Vilo J . ClustVis: a web tool for visualizing clustering of multivariate data using Principal Component Analysis and heatmap . Nucleic Acids Res . 2015 ; 43 ( W1 ): W566 – 70 . Epub 2015/05/15. 10.1093/nar/gkv468 . 25969447

상세보기
18 Joshi VK , Freudenberg JM , Hu Z , Medvedovic M . WebGimm: An integrated web-based platform for cluster analysis, functional analysis, and interactive visualization of results . Source Code Biol Med . 2011 ; 6 : 3 Epub 2011/01/19. 10.1186/1751-0473-6-3 . 21241501

상세보기
19 Afgan E , Baker D , van den Beek M , Blankenberg D , Bouvier D , Cech M , et al The Galaxy platform for accessible, reproducible and collaborative biomedical analyses: 2016 update . Nucleic Acids Res . 2016 ; 44 ( W1 ): W3 – W10 . Epub 2016/05/04. 10.1093/nar/gkw343 . 27137889

상세보기

원문 보기

AccessON 원문보기

원문 URL 링크

DOI : 10.1371/journal.pone.0204542 [무료]
Public Library of Science (PLoS) : 저널
EBSCOhost-Academic Search Premier : 저널
AccessON : 저널

*원문 PDF 파일 및 링크정보가 존재하지 않을 경우 KISTI DDS 시스템에서 제공하는 원문복사서비스를 사용할 수 있습니다.

오픈액세스(OA) 유형

GOLD

오픈액세스 학술지에 출판된 논문

이 논문과 함께 이용한 콘텐츠

[논문] Advanced Heat Map and Clustering Analysis Using Heatmap3

저작권 관리 안내

내보내기 메뉴

내보내기 구분

파일저장
인쇄
메일전송

구성항목

기본정보
상세정보

관리번호, 논문명, 저널/프로시딩명, 저자 , 발행년, 권, 호, 시작페이지, 끝페이지, 발행기관

저장형식

Text(ASCII format)
Excel format
RefWorks Direct Export
RIS format (for Reference Manager, ProCite, EndNote), Scholar's Aids, Mendeley

메일정보

받는사람 (필수): @
보내는사람 (선택): @
제목
내용: KISTI 검색결과 이메일 서비스

안내

총 건의 자료가 검색되었습니다.

다운받으실 자료의 인덱스를 입력하세요. (1-10,000)

검색결과의 순서대로 최대 10,000건 까지 다운로드가 가능합니다.

데이타가 많을 경우 속도가 느려질 수 있습니다.(최대 2~3분 소요)

다운로드 파일은 UTF-8 형태로 저장됩니다.
파일의 내용이 제대로 보이지 않을실 때는 웹브라우저 상단의 보기 -> 인코딩 -> 자동선택 여부를 확인하십시오.

Text(ASCII format)
Excel format

표제어: PCR

동의어: Packet Collision Rate

용어 설명 출처 목록 (6)

용어 설명: PCR은 세균 특이성이 있는 primer를 이용하여 적은 수의 세균이 있을지라도 쉽게 검출할 수 있는 유용한 방법이며, 이를 이용하여 구강 내 치면세균막이나 타액에서 직접 세균을 검출할 수 있게 되었다[8].

AI-Helper ※ AI-Helper는 을 사용합니다.

AI-Helper

안녕하세요, AI-Helper입니다. 좌측 "선택된 텍스트"에서 텍스트를 선택하여 요약, 번역, 용어설명을 실행하세요.
※ AI-Helper는 부적절한 답변을 할 수 있습니다.

연합인증

[해외논문] NOJAH: NOt Just Another Heatmap for genome-wide cluster analysis 원문보기

Abstract ▼ AI-Helper

참고문헌 (19)

이 논문을 인용한 문헌

관련 콘텐츠

원문 보기

원문 URL 링크

오픈액세스(OA) 유형

이 논문과 함께 이용한 콘텐츠

AI-Helper ※ AI-Helper는 오픈소스 모델을 사용합니다.

선택된 텍스트

내보내기 구분	파일저장 인쇄 메일전송
구성항목	기본정보 상세정보 관리번호, 논문명, 저널/프로시딩명, 저자 , 발행년, 권, 호, 시작페이지, 끝페이지, 발행기관 관리번호, 논문명, 대등논문명, 저자 , 저널/프로시딩명, 발행기관, 발행년, 발행언어, 권, 호, 시작페이지, 끝페이지, ISBN, ISSN, 주제분야, 키워드, 초록(한글), 초록(영문), 저자(소속기관)
저장형식	Text(ASCII format) Excel format RefWorks Direct Export RIS format (for Reference Manager, ProCite, EndNote), Scholar's Aids, Mendeley
메일정보	받는사람 (필수) @ 보내는사람 (선택) @ 제목 내용 KISTI 검색결과 이메일 서비스
안내	총 건의 자료가 검색되었습니다. 다운받으실 자료의 인덱스를 입력하세요. (1-10,000) 검색결과의 순서대로 최대 10,000건 까지 다운로드가 가능합니다. 데이타가 많을 경우 속도가 느려질 수 있습니다.(최대 2~3분 소요) 다운로드 파일은 UTF-8 형태로 저장됩니다. 파일의 내용이 제대로 보이지 않을실 때는 웹브라우저 상단의 보기 -> 인코딩 -> 자동선택 여부를 확인하십시오. ~ Text(ASCII format) Excel format