Jove
Visualize
Contáctanos
JoVE
x logofacebook logolinkedin logoyoutube logo
ACERCA DE JoVE
Visión GeneralLiderazgoBlogCentro de Ayuda JoVE
AUTORES
Proceso de PublicaciónConsejo EditorialAlcance y PolíticasRevisión por ParesPreguntas FrecuentesEnviar
BIBLIOTECARIOS
TestimoniosSuscripcionesAccesoRecursosConsejo Asesor de BibliotecasPreguntas Frecuentes
INVESTIGACIÓN
JoVE JournalMethods CollectionsJoVE Encyclopedia of ExperimentsArchivo
EDUCACIÓN
JoVE CoreJoVE BusinessJoVE Science EducationJoVE Lab ManualCentro de Recursos para ProfesoresSitio de Profesores
Términos y Condiciones de Uso
Política de Privacidad
Políticas

Videos de Conceptos Relacionados

Rapid Identification of Pathogens01:25

Rapid Identification of Pathogens

MALDI-TOF MS has transformed clinical microbiology by offering a rapid and reliable method for pathogen identification. The traditional approach to microbial identification typically involves time-consuming culture techniques and biochemical tests, which can delay the initiation of appropriate antimicrobial therapy. MALDI-TOF MS avoids these delays by using characteristic ribosomal protein mass patterns of microbial cells, enabling accurate species-level identification within minutes.Principle...

También podría leer

Artículos Relacionados

Artículos vinculados a este trabajo por autores compartidos, revista y gráfico de citas.

Ordenar por
Same author

Newborns with sickle cell trait have distinct peripheral blood molecular signatures across the first week of life.

Blood. Red cells & iron·2026
Same author

Pilot longitudinal integrated transcriptomic-metabolomic study reveals immune and metabolic signatures in non-hospitalized healthcare workers with long COVID.

Frontiers in cellular and infection microbiology·2026
Same author

Bioinformatics strategies and biomarker refinement using high-throughput transcriptome data in transplantation.

Frontiers in bioinformatics·2026
Same author

Using cell-specific late-phase asthma mRNA biomarkers to repurpose drugs that concurrently reverse disease signatures across multiple immune cell-types.

PLoS computational biology·2026
Same author

Donor-derived cell-free DNA associated with increased risk of chronic lung allograft dysfunction and mortality: Implications of immunosuppression and retransplantation.

The Journal of heart and lung transplantation : the official publication of the International Society for Heart Transplantation·2026
Same author

A randomized prospective study of neonatal hepatitis B vaccine immunogenicity in The Gambia and Papua New Guinea.

The journal of allergy and clinical immunology. Global·2026

Video Experimental Relacionado

Updated: Jun 18, 2026

Selecting Multiple Biomarker Subsets with Similarly Effective Binary Classification Performances
07:35

Selecting Multiple Biomarker Subsets with Similarly Effective Binary Classification Performances

Published on: October 11, 2018

7.9K

Omics BioAnalytics: una aplicación RShiny para el descubrimiento y la evaluación de paneles de biomarcadores

Josh Dyce1,2,3, Lea Rieskamp4, Scott J Tebbutt2,3,5

  • 1Department of Anesthesiology, Pharmacology and Therapeutics, The University of British Columbia, Vancouver, BC V6T 1Z3, Canada.

Bioinformatics advances
|January 12, 2026
PubMed
Resumen
Este resumen es generado por máquina.

Omics BioAnalytics integra múltiples tipos de datos ómicos para mejorar la comprensión de las enfermedades. Esta plataforma R Shiny ofrece análisis multimodales reproducibles y descubrimiento de biomarcadores a través de interfaces web y de voz.

Palabras clave:
bioinformática biomédicabiología computacionalciencia de datos en la atención médicaintegración de datos ómicosdescubrimiento de biomarcadoresR Shinyanálisis multimodalinterfaz de voz

Más Videos Relacionados

Performing Data Mining And Integrative Analysis Of Biomarker in Breast Cancer Using Multiple Publicly Accessible Databases
07:41

Performing Data Mining And Integrative Analysis Of Biomarker in Breast Cancer Using Multiple Publicly Accessible Databases

Published on: May 17, 2019

9.4K
Author Spotlight: Exploring Sex-Specific Glial Signatures and Therapeutic Leads for Alzheimer's Disease
04:22

Author Spotlight: Exploring Sex-Specific Glial Signatures and Therapeutic Leads for Alzheimer's Disease

Published on: May 20, 2024

1.3K

Videos de Experimentos Relacionados

Last Updated: Jun 18, 2026

Selecting Multiple Biomarker Subsets with Similarly Effective Binary Classification Performances
07:35

Selecting Multiple Biomarker Subsets with Similarly Effective Binary Classification Performances

Published on: October 11, 2018

7.9K
Performing Data Mining And Integrative Analysis Of Biomarker in Breast Cancer Using Multiple Publicly Accessible Databases
07:41

Performing Data Mining And Integrative Analysis Of Biomarker in Breast Cancer Using Multiple Publicly Accessible Databases

Published on: May 17, 2019

9.4K
Author Spotlight: Exploring Sex-Specific Glial Signatures and Therapeutic Leads for Alzheimer's Disease
04:22

Author Spotlight: Exploring Sex-Specific Glial Signatures and Therapeutic Leads for Alzheimer's Disease

Published on: May 20, 2024

1.3K

Área de la Ciencia:

  • Informática biomédica
  • Biología computacional
  • Ciencia de datos en la atención médica

Sus antecedentes:

  • Los datos moleculares de alta dimensión de tecnologías ómicas (transcriptómica, proteómica, metabolómica) ofrecen profundas ideas biológicas.
  • La integración de múltiples modalidades de datos, como la histología-ómica y la holter-ómica, puede mejorar significativamente el rendimiento del modelo predictivo.
  • Existe la necesidad de plataformas reproducibles y fáciles de usar para el análisis de datos ómicos multimodales.

Objetivo del estudio:

  • Desarrollar Omics BioAnalytics, una plataforma R Shiny para el análisis, integración e interpretación unificados de diversos conjuntos de datos ómicos.
  • Proporcionar análisis multimodales simplificados, reproducibles y fáciles de usar para investigadores biomédicos.
  • Apoyar el descubrimiento de firmas moleculares, biomarcadores predictivos y dianas terapéuticas.

Principales métodos:

  • Integración tardía utilizando conjuntos de modelos de red elástica entrenados de forma independiente en cada modalidad.
  • Las predicciones se promedian en todos los conjuntos de datos para un análisis robusto.
  • La plataforma utiliza paneles interactivos para la exploración, el análisis de expresión diferencial, el análisis de conjuntos de genes y el descubrimiento de biomarcadores.

Principales resultados:

  • Omics BioAnalytics permite el análisis e interpretación unificados de datos ómicos multimodales.
  • Los paneles interactivos facilitan la exploración, el análisis de expresión diferencial, el análisis de conjuntos de genes y el descubrimiento de biomarcadores.
  • La consulta integrada basada en voz a través de una habilidad de Alexa permite una visualización rápida y accesibilidad.

Conclusiones:

  • Omics BioAnalytics proporciona análisis multimodales accesibles y reproducibles para investigadores biomédicos.
  • La plataforma apoya el descubrimiento de firmas moleculares y biomarcadores predictivos.
  • Las herramientas habilitadas para web y voz mejoran la utilidad de la integración de datos ómicos para el descubrimiento biológico.