CoMut: visualizing integrated molecular information with comutation plots.
CoMut: visualizing integrated molecular information with comutation plots.
复制标题
DOI：
10.1093/bioinformatics/btaa554
复制
发表时间：
2020-08-01
期刊：
影响因子：
--
通讯作者：
Van Allen EM
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
Crowdis J;He MX;Reardon B;Van Allen EM
大规模测序研究需要简洁地可视化与广泛变化的表型信息相关的患者群体的基因组特征。这通常是通过用换向图可视化变体的共现来完成的。当前的工具缺乏根据任意用户数据创建高度可定制和出版质量的换算图的能力。我们开发了 CoMut，一个独立的、面向对象的 Python 包，它可以根据任意输入数据创建换算图，包括分类数据、连续数据、条形图、侧条形图和描述样本之间关系的数据。 CoMut 包是开源的，可在 MIT 许可证下从 https://github.com/vanallenlab/comut 获取，并附有文档和示例。 Google Colab 上提供了无需安装、易于使用的实现（请参阅 GitHub）。
Large-scale sequencing studies have created a need to succinctly visualize genomic characteristics of patient cohorts linked to widely variable phenotypic information. This is often done by visualizing the co-occurrence of variants with comutation plots. Current tools lack the ability to create highly customizable and publication quality comutation plots from arbitrary user data. We developed CoMut, a stand-alone, object-oriented Python package that creates comutation plots from arbitrary input data, including categorical data, continuous data, bar graphs, side bar graphs and data that describes relationships between samples. The CoMut package is open source and is available at https://github.com/vanallenlab/comut under the MIT License, along with documentation and examples. A no installation, easy-to-use implementation is available on Google Colab (see GitHub).
登录
查看更多内容
DOI：
10.1093/bioinformatics/btw325
发表时间：
2016-10-01
期刊：
Bioinformatics (Oxford, England)
影响因子：
--
作者：
Skidmore ZL;Wagner AH;Lesurf R;Campbell KM;Kunisaki J;Griffith OL;Griffith M
通讯作者：
Griffith M
头部和颈部鳞状细胞癌的突变景观。
DOI：
10.1126/science.1208130
发表时间：
2011-08-26
期刊：
Science (New York, N.Y.)
影响因子：
--
作者：
Stransky N;Egloff AM;Tward AD;Kostic AD;Cibulskis K;Sivachenko A;Kryukov GV;Lawrence MS;Sougnez C;McKenna A;Shefler E;Ramos AH;Stojanov P;Carter SL;Voet D;Cortés ML;Auclair D;Berger MF;Saksena G;Guiducci C;Onofrio RC;Parkin M;Romkes M;Weissfeld JL;Seethala RR;Wang L;Rangel-Escareño C;Fernandez-Lopez JC;Hidalgo-Miranda A;Melendez-Zajgla J;Winckler W;Ardlie K;Gabriel SB;Meyerson M;Lander ES;Getz G;Golub TR;Garraway LA;Grandis JR
通讯作者：
Grandis JR
影响因子：
7
作者：
Mayakonda A;Lin DC;Assenov Y;Plass C;Koeffler HP
通讯作者：
Koeffler HP
影响因子：
4.1
作者：
Pearce, Thomas M.;Nikiforova, Marina N.;Roy, Somak
通讯作者：
Roy, Somak
影响因子：
2.7
作者：
Huang, Po-Jung;Lin, Hou-Hsien;Tsai, Pei-Chien
通讯作者：
Tsai, Pei-Chien