Kozo Nishida kozo2

概要

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

Exercise3: scTGIFのデモ

このノートブックでは、細胞型が不明な1細胞RNA-Seqデータに、関連するマーカー遺伝子や機能タームを割り当てることで、細胞型判定をサポートするためのR/Bioconductorパッケージ、scTGIFの使い方について説明します

まずは、このノートブックの実行に必要なパッケージのインストールとロードを行います

	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=''))

	~/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

	```{r}
	human.filter <- lapply(statin.pathways, function(x) x$species == "Homo sapiens")
	human.statin.pathways <- statin.pathways[unlist(human.filter)]
	```

	# WikiPathways

	[WikiPathways](https://www.wikipathways.org/) is a collaborative wiki platform with manually pathway models.
	It currently covers over 2,600 pathways in 25 species-specific collections.

	- To search WikiPathways, load [rWikiPathways](https://bioconductor.org/packages/release/bioc/html/rWikiPathways.html) and call the `findPathwayByText` function with your search terms (here we use 'statin' as the term)

	```{r}
	library(rWikiPathways)
	statin.pathways <- findPathwaysByText('statin')

	#!/bin/bash
	${PYTHON} -m pip install -vv .;
	${PYTHON} setup.py test;

	---
	title: "R Notebook"
	output: html_notebook
	---

	<p><img alt="logo" width="200" src="https://dl.dropboxusercontent.com/s/nm3k2p6i3k6d6gl/sctensor.png" align="left" /></p>

	<h1>Exercise2: scTensorのデモ</h1>

	"%PYTHON%" -m pip install -vv .
	if errorlevel 1 exit 1