Kassambara A, Rème T, Jourdan M, Fest T, Hose D, Tarte K, Klein B. GenomicScape: Uma ferramenta da Web fácil de usar para análise de dados de expressão gênica. Aplicativo para investigar os eventos moleculares na diferenciação de células B em células plasmáticas. PLoS Computational Biology. 2015. Faça o download do PDF
Resumo do estudo
Os microarrays de DNA avançaram significativamente nossa compreensão dos processos biológicos e das doenças. Apesar da abundância de dados transcriptômicos públicos, faltam ferramentas de análise fáceis de usar. Este estudo apresenta o GenomicScape, uma plataforma gratuita baseada na Web que permite:
- Mineração de conjuntos de dados de várias plataformas de microarray
- Identificação de genes diferencialmente expressos entre populações de células
- Execução de agrupamento e análise de caminhos
- Exportação de perfis de expressão, tabelas e figuras
Usando o GenomicScape, construímos um atlas molecular da diferenciação de células B usando perfis transcriptômicos de:
Células B naïve, centroblastos, centrócitos, células B de memória, pré-plasmablastos, plasmablastos, células plasmáticas iniciais e células plasmáticas da medula óssea.
A plataforma gera genes e caminhos associados a cada estágio e fornece ferramentas interativas de agrupamento. Os pesquisadores também podem carregar seus próprios conjuntos de dados para exploração.
Neste estudo, Alboukadel Kassambara foi responsável pelo design e desenvolvimento full-stack do aplicativo da Web GenomicScape, incluindo a integração do R com uma estrutura PHP/MySQL. Ele padronizou e carregou os conjuntos de dados transcriptômicos, implementou ferramentas de análise interativas e contribuiu para tornar a plataforma acessível para a análise de expressão de genes em tempo real na diferenciação de células B e plasmáticas.
Citação
Publication: In PLoS Computational Biology
Data: 29 de janeiro, 2015
Tipo: Artigo de periódico
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Contribuições científicas
Aqui estão mais resumos científicos de autoria ou coautoria de Alboukadel Kassambara. Essas contribuições abrangem biologia computacional, bioinformática, bioestatística, aprendizado de máquina e multiômica, com foco em imuno-oncologia e pesquisa translacional.
