maftools ：MAF文件可视化工具

最新推荐文章于 2025-05-28 09:04:21 发布
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分类专栏： R语言类
原文链接：http://www.360doc.com/content/19/0730/20/52645714_852038892.shtml
博客介绍了maftools这一MAF文件可视化工具，可用于对MAF文件进行可视化操作，在信息技术领域有助于相关数据的直观呈现与分析。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

 

Galaxy生信云平台|Maftools高效地汇总、分析、注释和可视化肿瘤基因突变MAF文件...
公众号/简说基因，知乎/简宝玉
10-25 147
2023-10-25，Galaxy中国镜像站 UseGalaxy.cn 平台新增 5 个工具。MAF ToolsMaftools-突变景观图: 绘制肿瘤基因突变景观图Maftools-突变汇总: 汇总MAF文件中的突变信息Maftools-共突变与互斥突变: 计算共突变和互斥突变Maftools-队列比较：比较两个队列之间基因突变的差异Maftools-突变过滤: 一键过滤同义突变部分结果展示Ma...
R语言bioconductor包—maftools的使用
qq_27390023的博客
01-03 7449
maftools包分析和可视化大规模测序研究中的突变注释格式（MAF）文件。该软件包提供了各种功能来执行癌症基因组学中最常用的分析，并以最小的工作量创建功能丰富的可定制可视化。 1. 数据读入，生成MAF对象 # if (!requireNamespace("BiocManager", quietly = TRUE)) # install.packages("BiocManager") # # BiocManager::install("maftools") library(maftools)..
SigProfilerMatrixGenerator项目中的MAF文件格式问题解析
最新发布
gitblog_07928的博客
05-28 345
SigProfilerMatrixGenerator项目中的MAF文件格式问题解析 背景介绍 在使用SigProfilerMatrixGenerator项目进行突变特征分析时，许多用户会遇到MAF文件格式不正确的问题。该项目是一个广泛使用的突变特征分析工具，能够从基因组突变数据中提取特征模式。其中，cosmic_fit()函数是分析过程中的关键步骤之一。 常见问题现象 用户在使用cosmic_fi...
玩转基因组浏览器之查看MAF文件
庐州月光的博客
03-14 2960
欢迎关注”生信修炼手册”!对于基因组变异位点的存储，除了VCF外，还有一种常见的文件格式——MAF，是专门针对human突变位点注释信息的存储而定义的一种文件格式，最早在TCGA项目中广...
R绘图|Nature级高颜值瀑布图（waterfall plots）用于表示肿瘤突变图最详细R代码，基于maftools包
weixin_46814750的博客
03-17 1303
怎么绘制？师兄手把手带你绘制，包含详细的数据整理！是一种 条形图（Bar Plot） 变体，通常用于可视化数据随变量变化的趋势。在生物信息学中，瀑布图主要用于突变数据分析，特别是在（Cancer Genomics） 研究中。
在win 10下用Rstudio安装maftools报错compilation failed for package ‘maftools‘
qq_43176678的博客
08-21 1736
install.packages("E:/R/R-4.1.1/library/maftools_2.8.0.tar.gz", repos = NULL, type = "source") 运行过程如下： * installing *source* package 'maftools' ... ** using staged installation ** libs *** arch - i386 "E:/R/rtools40/mingw32/bin/"gcc -I"E:/R/R-41~1.1/incl
R包——maftools可视化神器
Doris_xixi的博客
08-01 1万+
参考：http://bioconductor.org/packages/release/bioc/vignettes/maftools/inst/doc/maftools.html 目录   介绍 准备 格式转换  总体分析框架 maftools安装 正式处理 #读入annovar文件转换为maf——annovarToMaf Description Usage Argume...
Maftools 功能探秘：癌症突变数据处理、分析与可视化一站式服务
公众号/简说基因，知乎/简宝玉
01-18 618
前言在当今的生物医学研究领域，癌症基因组数据的处理与分析是一项至关重要且极具挑战性的任务。随着技术的不断发展，大量的肿瘤基因变异信息以突变注释格式（MAF）文件的形式被存储起来。MAF文件是一种常用的存储肿瘤基因变异信息的格式，包含了大量的体细胞变异数据，如何高效地处理、分析、注释以及可视化这些数据成为了研究者们关注的焦点。Maftools作为一个专门为处理和可视化MAF文件而设计的强大R包应运而...
数据分析：基因突变瀑布图统计以及可视化
11-19
为了进行基因突变瀑布图的统计和可视化，首先需要加载必要的R语言包，包括但不限于`maftools`、`TCGAmutations`、`circlize`、`ComplexHeatmap`、`RColorBrewer`、`openxlsx`以及`dplyr`等。这些包提供了从数据处理...
基因组学数据可视化：让你的数据生动讲述生物学故事的8种技巧
数据可视化作为一种直观展示大规模基因组数据的技术，已成为科学家们理解复杂生物学现象的关键工具。本章将介绍基因组学数据可视化的基础概念，以及它在现代生物学研究中的重要作用。 数据可视化在基因组学中的应用...
一文学会R包 maftools 简介使用
悟道西方
08-22 5788
简 介 随着癌症基因组学的进步，突变注释格式 (Mutation Annotation Format, MAF) 被广泛接受，并用于存储检测到的体细胞变异。... ...... ...GDC数据库的MAF文件的一些列https://docs.gdc.cancer.gov/Data/File_Formats/MAF_Format/ 癌症基因组图谱项目 (The Cancer Genome Atl...
vcf2maf：将VCF转换为MAF，其中每个变体仅注释为所有可能的基因同工型之一
02-05
vcf2maf：将VCF转换为MAF，其中每个变体仅注释为所有可能的基因同工型之一
多个VCF文件合并处理方法
06-01
多个VCF文件合并成一个VCF文件的处理方法,此方法必定可以解决您的烦恼
maftools: 可视化maf文件的神器
庐州月光的博客
07-30 4152
欢迎关注”生信修炼手册”!maftools是一个R包，发布在bioconductor上，专门用于MAF文件中信息的可视化，链接如下https://bioconductor.org/pac...
R语言如何读取mat数据
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leehwi的专栏
04-16 1万+
刚刚开始接触R语言绘图，有惊喜也有迷惑，数据导入即是这样一个问题，
生信技能70 - 基于VCF 文件中计算次等位基因频率（MAF）
LittleComputerRobot的博客
03-19 218
基于VCF 文件中计算次等位基因频率（MAF）
构建变异图：MAF格式与Rust编程实战
weixin_32661831的博客
03-15 607
多重对齐格式（Multiple Alignment Format，简称MAF）是用于生物信息学中，存储序列对齐结果的一种文件格式。它以一种高效和易于解析的方式存储多个生物序列（如DNA, RNA, 蛋白质序列）的多重序列比对结果。MAF文件通常由多个块组成，每个块包含有连续的比对序列片段，适用于不同物种的基因组比较。例如，UCSC Genome Browser 提供的mafTools，以及Bioconductor的等，它们具备读取、写入、转换和过滤MAF文件的能力。
DNA 2. SCI 文章中基因组变异分析神器之 maftools
weixin_41368414的博客
04-20 2409
SCI 文章中基因组变异分析神器之 maftools
Maftools | 一键复现TCGA肿瘤突变数据分析和可视化
qi201910的博客
08-02 1197
今天要介绍的是发表在《Genome Research》上的一篇文献《Maftools: efficient and comprehensive analysis of somatic variants in cancer》介绍了一款软件MafTools：对癌症的体细胞变异进行有效和全面的分析。Maftools包可主要概括为可视化和分析两大模块，流程和使用方法很简单：通过read.maf读入MAF文件（或者经过格式转换）得到MAF对象，然后将对象传递给对应的分析或者可视化函数就行了。
TCGA突变数据
03-09
### 获取和处理TCGA突变数据 #### 使用`maftools`加载并初步查看TCGA COAD SNP数据 为了获取和处理TCGA中的结直肠腺癌(COAD)单核苷酸多态性(SNP)数据，可以利用R包`maftools`来简化这一过程。具体操作如下所示： ```r library(maftools) load(file = "./TCGA-SNP/TCGA-COAD_SNP.Rdata") maf.coad <- data [^1] ``` 这段代码首先调用了`maftools`库，接着通过指定路径读取了一个名为`TCGA-COAD_SNP.Rdata`的数据集，并将其赋值给变量`maf.coad`以便后续分析。 #### 下载与预处理MAF文件注意事项 当涉及到从TCGA数据库下载突变注释格式(MAF)文件时，建议采用英文名称创建存储这些文件的目录结构，因为使用中文可能会引发不必要的技术难题[^2]。此外，在准备用于生物信息学工具输入前，还需注意不同版本GTF文件之间的分隔符差异可能影响到脚本执行效果。 #### 可视化展示突变特征 对于已经整理好的MAF表格（如上述提到的`maf_df`），可以通过绘制条形图(barplot)或者箱线图(boxplot)直观呈现样本间的变异模式及其分布情况。例如，制作一张反映特定癌症类型下各基因发生改变频率高低排序后的柱状图能够帮助研究人员快速定位潜在驱动因子或热点区域[^3]。 ```python import matplotlib.pyplot as plt import seaborn as sns # 假设 df 是包含了 'gene' 和 'mutation_count' 列的一个 pandas DataFrame 对象 plt.figure(figsize=(10,8)) sns.barplot(x='mutation_count', y='gene', data=df.sort_values(by="mutation_count", ascending=False).head(20), palette="viridis") plt.title('Top 20 Genes by Mutation Frequency') plt.show() ``` 此Python片段展示了如何基于已有的DataFrame对象df构建一个显示最常被突变的二十个基因图表的方法。
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