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2009:563:177-96.
doi:10.1007/978-1-60761-175-2_10。

集成“知识型”平台中OMIC数据和小分子化合物的功能分析

附属公司

集成“知识型”平台中OMIC数据和小分子化合物的功能分析

尤里·尼科尔斯基等。 分子生物学方法 2009

摘要

微阵列、SNP、蛋白质组学和其他高通量(OMIC)数据的分析具有挑战性,因为其生物复杂性以及高水平的技术和生物噪声。处理这两个问题的一种方法是使用蛋白质相互作用、途径和功能本体的高保真注释知识库进行分析。该知识库必须以计算机可读的格式构建,并且必须包括用于管理实验数据、分析和报告的软件工具。在这里,我们介绍了MetaDiscovery,这是一个用于功能数据分析的集成平台,在过去8年中由GeneGo开发。在内容方面,MetaDiscovery包含不同类型、途径、网络模型和10个功能本体的蛋白质相互作用的综合数据库,涵盖人类、小鼠和大鼠蛋白质。分析工具包包括用于基因/蛋白质列表富集分析的工具,用于识别数据集中过度连接和欠连接蛋白质的统计“交互组”工具,以及由网络生成算法和过滤器组成的网络模块。该套件还包括MetaSearch,一个用于组合搜索数据库内容的应用程序,以及一个名为MapEditor的基于Java的工具,用于绘制和编辑自定义路径图。MetaDiscovery的应用包括潜在生物标记物和药物靶点的识别、路径假设生成、新型小分子化合物的生物效应分析以及临床应用(分析大量患者以及转化和个性化医学)。

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