DiffCircaPipeline: 微分リズム性を多面的に特徴付けるためのフレームワーク

概要: 遺伝子発現の概日振動は日常の生理学的プロセスを制御しており、その混乱は多くの病気に関連しています。概日リズムは、位相差、振幅、リズムの適合性など、さまざまな方法で乱される可能性があります。多くの差動概日バイオマーカー検出方法が提案されていますが、正確な偽陽性制御を備えた多面的な差動概日特性を体系的に検出するためのワークフローは現在利用できません。私たちは、リズムの異なるバイオマーカーの多面的な特徴を捕捉するための包括的でインタラクティブなパイプラインを提案します。分析出力には、有益な視覚化とインタラクティブな探索が伴います。このワークフローは複数のケーススタディで実証されており、一般的なオミクス アプリケーションに拡張可能です。 入手可能性と実装: R パッケージ、Shiny アプリ、およびソース コードは、GitHub (https://github.com/DiffCircaPipeline) および Zenodo (https://doi.org/10.5281/zenodo.7507989) で入手できます。 補足情報: 補足データは、バイオインフォマティクス オンラインで入手できます。

SUMMARY: Circadian oscillations of gene expression regulate daily physiological processes, and their disruption is linked to many diseases. Circadian rhythms can be disrupted in a variety of ways, including differential phase, amplitude and rhythm fitness. Although many differential circadian biomarker detection methods have been proposed, a workflow for systematic detection of multifaceted differential circadian characteristics with accurate false positive control is not currently available. We propose a comprehensive and interactive pipeline to capture the multifaceted characteristics of differentially rhythmic biomarkers. Analysis outputs are accompanied by informative visualization and interactive exploration. The workflow is demonstrated in multiple case studies and is extensible to general omics applications. AVAILABILITY AND IMPLEMENTATION: R package, Shiny app and source code are available in GitHub (https://github.com/DiffCircaPipeline) and Zenodo (https://doi.org/10.5281/zenodo.7507989). SUPPLEMENTARY INFORMATION: Supplementary data are available at Bioinformatics online.