SigProfilerExtractor 项目推荐

SigProfilerExtractor 项目推荐

SigProfilerExtractor SigProfilerExtractor allows de novo extraction of mutational signatures from data generated in a matrix format. The tool identifies the number of operative mutational signatures, their activities in each sample, and the probability for each signature to cause a specific mutation type in a cancer sample. The tool makes use of SigProfilerMatrixGenerator and SigProfilerPlotting. 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/si/SigProfilerExtractor

1. 项目基础介绍及主要编程语言

SigProfilerExtractor 是由 AlexandrovLab 开发的一个开源项目，主要用于从矩阵格式数据中提取突变签名。该项目主要使用 Python 编程语言实现，它允许研究人员对癌症样本中的突变类型进行概率分析，识别出操作的突变签名及其在每个样本中的活动。SigProfilerExtractor 的设计旨在帮助科研人员更好地理解癌症的基因变异模式。

2. 项目的核心功能

• 突变签名的提取：SigProfilerExtractor 可以从不同格式的输入数据中提取突变签名，支持 VCF、矩阵格式、BEDPE 和分段格式等。
• 活动估计：对于每个样本，工具可以估计出每个突变签名的活动。
• 概率分析：提供了计算每个签名引发特定突变类型概率的功能，有助于深入理解癌症发生的分子机制。
• 参考基因组支持：支持多种参考基因组，包括 GRCh37、GRCh38、mm9 和 mm10。

3. 项目最近更新的功能

最近的项目更新可能包括以下内容（以下为假设性描述，具体更新内容请参考项目官方文档）：

• 改进的算法实现：优化了非负矩阵分解（NMF）的算法，提高了突变签名的提取效率和准确性。
• 新增的数据预处理功能：引入了新的数据预处理步骤，帮助用户更好地准备输入数据，以获得更稳定的分析结果。
• 用户界面的优化：改善了用户界面和文档，使得工具更加易于使用，尤其是对于新用户。
• 扩展的参考基因组库：增加了对更多参考基因组版本的支持，以适应不同研究需求。

SigProfilerExtractor 的持续更新为科研人员提供了一个强有力的工具，以探索和揭示癌症的基因变异特征。

SigProfilerExtractor SigProfilerExtractor allows de novo extraction of mutational signatures from data generated in a matrix format. The tool identifies the number of operative mutational signatures, their activities in each sample, and the probability for each signature to cause a specific mutation type in a cancer sample. The tool makes use of SigProfilerMatrixGenerator and SigProfilerPlotting. 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/si/SigProfilerExtractor