Analysis and visualization of multidimensional cancer genomics data
Cancer is a complex disease caused by somatic alterations of the genome and epigenome in tumor cells. Increased investments and cheaper access to various technologies have built momentum for the generation of cancer genomics data. The availability of such large datasets offers many new possibilities...
| Author: | |
|---|---|
| Format: | Doctoral thesis |
| Status: | Published version |
| Publication date: | 2014 |
| Country: | España |
| Institution: | CBUC, CESCA |
| Repository: | TDR. Tesis Doctorales en Red |
| OAI Identifier: | oai:www.tdx.cat:10803/301436 |
| Online Access: | http://hdl.handle.net/10803/301436 |
| Access Level: | Open access |
| Keyword: | Cancer Càncer Genomics Genòmica Data visualization Visualització de dades Machine learning Aprenentatge automàtic Data integration Integració de dades 616 |
| _version_ | 1878735511996071936 |
|---|---|
| author | Schroeder, Michael Philipp |
| author_browse | Schroeder, Michael Philipp |
| author_facet | Schroeder, Michael Philipp |
| author_role | author |
| collection | TDR. Tesis Doctorales en Red |
| description | Cancer is a complex disease caused by somatic alterations of the genome and epigenome in tumor cells. Increased investments and cheaper access to various technologies have built momentum for the generation of cancer genomics data. The availability of such large datasets offers many new possibilities to gain insight into cancer molecular properties. Within this scope I present two methods that exploit the broad availability of cancer genomic data: OncodriveROLE, an approach to classify mutational cancer driver genes into activating and loss of function mode of actions and MutEx, a statistical measure to assess the trend of the somatic alterations in a set of genes to be mutually exclusive across tumor samples. Nevertheless, the unprecedented dimension of the available data raises new complications for its accessibility and exploration which we try to solve with new visualization solutions: i) Gitools interactive heatmaps with prepared large scale cancer genomics datasets ready to be explored, ii) jHeatmap, an interactive heatmap browser for the web capable of displaying multidimensional cancer genomics data and designed for its inclusion into web portals, and iii) SVGMap, a web server to project data onto customized SVG figures useful for mapping experimental measurements onto the model. |
| eu_rights_str_mv | openAccess |
| format | doctoralThesis |
| id | ES_7e2b895c1fbaefc0ea9040c073fbf2ff |
| institution | CBUC, CESCA |
| instname_str | CBUC, CESCA |
| network_acronym_str | ES |
| network_name_str | España |
| oai_identifier_str | oai:www.tdx.cat:10803/301436 |
| publishDate | 2014 |
| publishDateSort | 2014 |
| publisher | Universitat Pompeu Fabra |
| publisherStr | Universitat Pompeu Fabra |
| reponame_str | TDR. Tesis Doctorales en Red |
| spelling | Analysis and visualization of multidimensional cancer genomics data Schroeder, Michael Philipp Cancer Càncer Genomics Genòmica Data visualization Visualització de dades Machine learning Aprenentatge automàtic Data integration Integració de dades 616 Cancer is a complex disease caused by somatic alterations of the genome and epigenome in tumor cells. Increased investments and cheaper access to various technologies have built momentum for the generation of cancer genomics data. The availability of such large datasets offers many new possibilities to gain insight into cancer molecular properties. Within this scope I present two methods that exploit the broad availability of cancer genomic data: OncodriveROLE, an approach to classify mutational cancer driver genes into activating and loss of function mode of actions and MutEx, a statistical measure to assess the trend of the somatic alterations in a set of genes to be mutually exclusive across tumor samples. Nevertheless, the unprecedented dimension of the available data raises new complications for its accessibility and exploration which we try to solve with new visualization solutions: i) Gitools interactive heatmaps with prepared large scale cancer genomics datasets ready to be explored, ii) jHeatmap, an interactive heatmap browser for the web capable of displaying multidimensional cancer genomics data and designed for its inclusion into web portals, and iii) SVGMap, a web server to project data onto customized SVG figures useful for mapping experimental measurements onto the model. El cancer és una malaltia complexa causada per alteracions somàtiques del genoma i epigenoma de les cèl•lules tumorals. Un augment d’inversions i l'accés a tecnologies de baix cost ha provocat un increment important en la generació de dades genòmiques de càncer. La disponibilitat d’aquestes dades ofereix noves possibilitats per entendre millor les propietats moleculars del càncer. En aquest àmbit, presento dos mètodes que aprofiten aquesta gran disponibilitat de dades genòmiques de càncer: OncodriveROLE, un procediment per a classificar gens “drivers” del càncer segons si el seu mode d’acció ésl'activació o la pèrdua de funció del producte gènic; i MutEx, un estadístic per a mesurar la tendència de les mutacions somàtiques a l’exclusió mútua. Tanmateix, la manca de precedents d’aquesta gran dimensió de dades fa sorgir nous problemes en quant a la seva accessibilitat i exploració, els quals intentem solventar amb noves eines de visualització: i) Heatmaps interactius de Gitools amb dades genòmiques de càncer a gran escala, a punt per ser explorades, ii) jHeatmap, un heatmap interactiu per la web capaç de mostrar dades genòmiques de cancer multidimensionals i dissenyat per la seva inclusió a portals web; i iii) SVGMap, un servidor web per traslladar dades en figures SVG customitzades, útil per a la transl•lació de mesures experimentals en un model visual. Programa de doctorat en Biomedicina Universitat Pompeu Fabra http://hdl.handle.net/10803/301436 |
| spellingShingle | Analysis and visualization of multidimensional cancer genomics data Schroeder, Michael Philipp Cancer Càncer Genomics Genòmica Data visualization Visualització de dades Machine learning Aprenentatge automàtic Data integration Integració de dades 616 |
| status_str | publishedVersion |
| title | Analysis and visualization of multidimensional cancer genomics data |
| title_full | Analysis and visualization of multidimensional cancer genomics data |
| title_fullStr | Analysis and visualization of multidimensional cancer genomics data |
| title_full_unstemmed | Analysis and visualization of multidimensional cancer genomics data |
| title_short | Analysis and visualization of multidimensional cancer genomics data |
| title_sort | Analysis and visualization of multidimensional cancer genomics data |
| topic | Cancer Càncer Genomics Genòmica Data visualization Visualització de dades Machine learning Aprenentatge automàtic Data integration Integració de dades 616 |
| topic_facet | Cancer Càncer Genomics Genòmica Data visualization Visualització de dades Machine learning Aprenentatge automàtic Data integration Integració de dades 616 |
| url | http://hdl.handle.net/10803/301436 |