Suppr超能文献

使用 SUMO 管道进行低级别胶质瘤综合亚型分析的方案。

Protocol for integrative subtyping of lower-grade gliomas using the SUMO pipeline.

机构信息

Center for Public Health Genomics, University of Virginia, Charlottesville, VA 22908, USA.

Department of Public Health Sciences, University of Virginia, Charlottesville, VA 22908, USA.

出版信息

STAR Protoc. 2022 Jan 19;3(1):101110. doi: 10.1016/j.xpro.2021.101110. eCollection 2022 Mar 18.

Abstract

Grouping patients into subtypes with homogeneous molecular features can guide diagnosis and therapeutic interventions. SUMO is a computational pipeline that uses nonnegative matrix factorization of patient-similarity networks to integrate continuous multi-omic datasets for molecular subtyping of a disease. Here, we present a detailed protocol to demonstrate its use in determining subtypes of lower-grade gliomas by integrating gene expression, DNA methylation, and miRNA expression data from the TCGA-LGG cohort. For complete details on the use and execution of this profile, please refer to Sienkiewicz et al. (2022).

摘要

将患者分为具有同质分子特征的亚型可以指导诊断和治疗干预。SUMO 是一个计算流程,它使用患者相似性网络的非负矩阵分解来整合连续的多组学数据集,以对疾病进行分子亚型分析。在这里,我们提供了一个详细的方案,通过整合 TCGA-LGG 队列中的基因表达、DNA 甲基化和 miRNA 表达数据,来展示其在确定低级别胶质瘤亚型中的应用。有关此配置文件的使用和执行的完整详细信息,请参阅 Sienkiewicz 等人(2022 年)。

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