Guide: a desktop application for analysing gene expression data.
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DOI：
10.1186/1471-2164-14-688
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发表时间：
2013-10-07
期刊：
影响因子：
4.4
通讯作者：
Choi J
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
Choi J
有多种生物信息学工具可用于下一代测序数据分析。这些工具中的许多都以R/BioConductor模块的形式提供，对于没有任何编程背景的工作台生物学家来说，快速分析基因组数据可能是一项挑战。在这里，我们展示了一个设计为简单易用的应用程序，同时利用R作为后台分析引擎的强大功能。基因组信息学数据浏览器(Guide)是一个桌面应用程序，专为普通生物学家设计，用于分析RNA-seq和微阵列基因表达数据。它需要一个汇总读取计数或表达值的文本文件作为输入数据，并在基因和途径水平上执行差异表达分析。它使用成熟的R/BioConductor软件包，如LIMMA进行分析，而不需要用户具有潜在R功能的特定知识。结果以图表或互动表的形式呈现，其中集成了来自多个来源的有用数据，例如基因注释和同源数据。高级选项包括编辑R命令以定制分析管道的能力。GUIDE是一个桌面应用程序，旨在以用户友好的方式查询基因表达数据，同时自动与R通信。它的定制选项使其能够使用R/BioConductor提供的不同生物信息学工具进行分析，同时保持核心使用简单。指南是用Qt的跨平台框架编写的，可以从http://guide.wehi.edu.au.免费获得
Multiplecompeting bioinformatics tools exist for next-generation sequencing data analysis. Many of these tools are available as R/Bioconductor modules, and it can be challenging for the bench biologist without any programming background to quickly analyse genomics data. Here, we present an application that is designed to be simple to use, while leveraging the power of R as the analysis engine behind the scenes. Genome Informatics Data Explorer (Guide) is a desktop application designed for the bench biologist to analyse RNA-seq and microarray gene expression data. It requires a text file of summarised read counts or expression values as input data, and performs differential expression analyses at both the gene and pathway level. It uses well-established R/Bioconductor packages such as limma for its analyses, without requiring the user to have specific knowledge of the underlying R functions. Results are presented in figures or interactive tables which integrate useful data from multiple sources such as gene annotation and orthologue data. Advanced options include the ability to edit R commands to customise the analysis pipeline. Guide is a desktop application designed to query gene expression data in a user-friendly way while automatically communicating with R. Its customisation options make it possible to use different bioinformatics tools available through R/Bioconductor for its analyses, while keeping the core usage simple. Guide is written in the cross-platform framework of Qt, and is freely available for use from http://guide.wehi.edu.au.
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