| root_node_df=getTableColumns('node') | |
| root_edge_df=getTableColumns('edge') | |
| # change networkforcus on GUI | |
| gro_node_df=getTableColumns('node') | |
| gro_edge_df=getTableColumns('edge') | |
| new_node_df=bind_rows(roof_node_df, gro_node_df) | |
| new_edge_df=bind_rows(roof_edge_df, gro_edge_df) | |
| new_node_df %>% rename(id=SUID) -> foo |
| library(RCy3) | |
| library(dplyr) | |
| library(KEGGREST) | |
| installApp('KEGGscape') | |
| installApp('Cy3D') | |
| create3Dnetfile <- function(pathwayID1, pathwayID2, pathwayID3, zheight1, zheight2, zheight3, output, kinase_enzyme) { | |
| writeLines(keggGet(pathwayID1, option = 'kgml'), paste(pathwayID1, '.xml', sep='')) |
Cytoscapeは分子間相互作用ネットワークやパスウェイを可視化し、これらのネットワークをアノテーション、遺伝子発現プロファイル、等のデータと統合するためのオープンソースのソフトウェアプラットフォームです。
本ワークショップではCytoscapeのコア開発者であるカリフォルニア大学サンディエゴ校の大野圭一朗さんをお招きし、「Cytoscapeを用いて注目する遺伝子群からその機能の解析と可視化を行う」ことを主な内容としたワークショップを行います。
具体的には下記論文に準ずる内容のワークフローをご持参いただいたラップトップ中で再現するサポートを行わせていただきます。
Reimand, Jüri, et al. "Pathway enrichment analysis and visualization of omics data using g: Profiler, GSEA, Cytoscape and EnrichmentMap." Nature protocols 14.2 (2019): 482. 本文はこちら
| ~/rustlings$ rustlings | |
| welcome to... | |
| _ _ _ | |
| _ __ _ _ ___| |_| (_)_ __ __ _ ___ | |
| | '__| | | / __| __| | | '_ \ / _` / __| | |
| | | | |_| \__ \ |_| | | | | | (_| \__ \ | |
| |_| \__,_|___/\__|_|_|_| |_|\__, |___/ | |
| |___/ |
| {% set name = "ecell4" %} | |
| {% set version = "1.1.1" %} | |
| package: | |
| name: {{ name|lower }} | |
| version: {{ version }} | |
| source: | |
| - url: https://github.com/ecell/{{ name }}/archive/v{{ version }}.tar.gz | |
| sha256: 01effa51fe666ba9156cadcec903e900921d6183cd673731c28f3b406afbb90b |
| #!/bin/bash | |
| ${PYTHON} -m pip install -vv .; | |
| ${PYTHON} setup.py test; |
| "%PYTHON%" -m pip install -vv . | |
| if errorlevel 1 exit 1 |
| ```{r} | |
| human.filter <- lapply(statin.pathways, function(x) x$species == "Homo sapiens") | |
| human.statin.pathways <- statin.pathways[unlist(human.filter)] | |
| ``` |