RDriver
| 概述 | |
| 描述 | 关联多组数据准确预测癌症的驱动突变 |
| 发展信息 | |
| 语言 | Matlab |
| 当前版本 | 0.0.1 |
| 许可证 | GPL v3 |
| 状态 | 活跃的 |
| 最后一次更新 | 2017/07/07 |
| 参考文献 | |
| 引用 | Wang, Ng, Chen，等。通过贝叶斯整合多组数据预测癌症驱动突变《公共科学图书馆综合》2018;13 (5): e0196939。https://doi.org/10.1371/journal.pone.0196939 |
| 帮助和支持 | |
| 联系 | 肯•陈 |
癌症驱动突变的识别对于推进癌症研究和个性化医疗至关重要。188bet体育网址由于肿瘤间的遗传异质性，许多驱动突变发生的频率较低，这使得将驱动突变与客突变区分开来具有挑战性。在这里，我们展示了一种名为RDriver的新型贝叶斯分层建模方法，通过识别不仅具有高功能影响评分，而且与基因表达水平的系统性变异相关的突变，可以提高预测精度。在研究癌症基因组图谱中8种癌症类型的3080个肿瘤样本时，RDriver预测了1389个驱动突变。与现有工具相比，RDriver识别出更多与谱系特异性功能属性、发生时间和患者生存相关的低频突变。利用工程细胞系模型对RDriver预测进行评估，其阳性预测值为0.94。我们的研究强调了整合多组数据在预测癌症驱动突变方面的重要性，并为癌症靶点的发现和开发提供了统计上严格的解决方案。
如何安装RDriver并获取结果?
下载并解压缩rDriver软件包。加载示例文件:rDriver_example_run.m
example_dataset。Mat包括输入数据:
X:突变矩阵(按样本数量计算的突变数)
Y:表达矩阵(样本数量对应的基因数量)
Mf:突变特征单元数组(突变数1;每个单元格有2个功能影响评分)
一个包含运行参数的结构数组
下载
示例数据全部或部分基于TCGA研究网络生成的数据:188bet体育网址http://cancergenome.nih.gov/．
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