2020 10/25 追記
Phantasusは、視覚的でインタラクティブな遺伝子発現解析のためのウェブアプリケーションである。Phantasusは、ヒートマップの可視化と解析のためのWebベースのソフトウェアMorpheusをベースにしており、OpenCPU APIを介してR環境に統合されている。
Phantasusのメインオブジェクトは遺伝子発現マトリックスである。ローカルのテキストファイルやExcelファイルからアップロードするか、Gene Expression Omnibus (GEO)データベースから識別子を指定して読み込むことができる（マイクロアレイとRNA-seqの両方のデータセットをサポートしている）。Morpheusで実装されている基本的な可視化やフィルタリングの他に、k-meansクラスタリング、主成分分析、limmaパッケージを用いた差分発現解析などのRベースの手法がサポートされている。
ここでは、GEOデータベースからの公開遺伝子発現データの解析にPhantasusを使用した例を紹介している。データのロード、正規化、外れ値のフィルタリングから始まり、発現変動遺伝子解析、下流の解析まで行っている。
Using Phantasus application
https://artyomovlab.wustl.edu/phantasus/phantasus-tutorial.html
docker
https://hub.docker.com/r/dzenkova/phantasus
library(phantasus)
servePhantasus()
http://0.0.0.0:8000 にアクセスする。
ここでは公開されているweb版を紹介する。
https://ctlab.itmo.ru/phantasus/ にアクセスする。TCGA（用語）のデータを分析できるようになっている。
Acute Myeloid LeukemiaのGene Expressionを選択した。
行/列どちらもキーワードで検索できる。
MAML1
ジャンプした。
各条件をクリックする事でセルをソートできる。
デフォルトはpaticipant idだが
genderをクリックした。
day to deathをクリックした。
追加の解析を実行できる。
Tools => Clustering
Tools => Plots
Tools => Pathway analysis
クラスタリングを行うと、ヒートマップにソート条件として追加される。
K-meansを実行。クラスター数は３とした。
PCAを実行。ヒートマップの上に表示されたウィンドウ内で実行する。
視覚化後、SVGで出力できる。
GISTIC Copy Number
Copy Number By Gene
Mutations
Proteomics
Methylation
ローカルマシンのデータやNCBI GEOのデータを分析することもできる。
GEO accession IDを入れて検索する。
表示された。
引用
Zenkova D, Kamenev V, Sablina R, Artyomov M, Sergushichev A (2018). Phantasus: visual and interactive gene expression analysis. doi: 10.18129/B9.bioc.phantasus, https://ctlab.itmo.ru/phantasus.
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