epihet for intra-tumoral epigenetic heterogeneity analysis and visualization.
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DOI：
10.1038/s41598-020-79627-x
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发表时间：
2021-01-11
影响因子：
4.6
通讯作者：
Li S
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
Chen X;Ashoor H;Musich R;Wang J;Zhang M;Zhang C;Lu M;Li S
肿瘤内表观遗传异质性是肿瘤群体适应性的指标，并与转录失调有关。然而，还没有公开的计算工具来自动测量肿瘤内表观遗传等位基因异质性。我们开发了 R/Bioconductor 包 epihet，用于计算肿瘤内表观遗传异质性并进行差异表观遗传异质性分析。此外，Epihet 可以实施生物网络分析工作流程，将癌症特异性差异表观遗传异质性位点转化为癌症相关的生物功能和临床生物标志物。最后，我们证明了 Epihet 对急性髓系白血病的效用。我们发现与正常对照相比具有统计显着差异的表观遗传异质性（DEH）位点，并构建了共表观遗传异质性网络和模块。 Epihet 可在 https://bioconductor.org/packages/release/bioc/html/epihet.html 获取。
Intra-tumoral epigenetic heterogeneity is an indicator of tumor population fitness and is linked to the deregulation of transcription. However, there is no published computational tool to automate the measurement of intra-tumoral epigenetic allelic heterogeneity. We developed an R/Bioconductor package, epihet, to calculate the intra-tumoral epigenetic heterogeneity and to perform differential epigenetic heterogeneity analysis. Furthermore, epihet can implement a biological network analysis workflow for transforming cancer-specific differential epigenetic heterogeneity loci into cancer-related biological function and clinical biomarkers. Finally, we demonstrated epihet utility on acute myeloid leukemia. We found statistically significant differential epigenetic heterogeneity (DEH) loci compared to normal controls and constructed co-epigenetic heterogeneity network and modules. epihet is available at https://bioconductor.org/packages/release/bioc/html/epihet.html.
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作者：
Glass JL;Hassane D;Wouters BJ;Kunimoto H;Avellino R;Garrett-Bakelman FE;Guryanova OA;Bowman R;Redlich S;Intlekofer AM;Meydan C;Qin T;Fall M;Alonso A;Guzman ML;Valk PJM;Thompson CB;Levine R;Elemento O;Delwel R;Melnick A;Figueroa ME
通讯作者：
Figueroa ME
WGCNA：用于加权相关网络分析的 R 包。
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