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Issues And Trends In Healthcare Delivery System01:29

Issues And Trends In Healthcare Delivery System

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The issues and trends in healthcare delivery are constantly changing. The COVID-19 pandemic is one recent issue that wreaked havoc on healthcare systems, causing a shortage of healthcare workers, high demand for medicines and supplies, and increased medical expenditure due to a lack of insurance. Other issues include rising healthcare costs and care fragmentation.
Cost Containment
Payment for healthcare services has historically promoted adoption of costly and often unnecessary or inefficient...
6.3K
Genomics02:02

Genomics

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Genomics is the science of genomes: it is the study of all the genetic material of an organism. In humans, the genome consists of information carried in 23 pairs of chromosomes in the nucleus, as well as mitochondrial DNA. In genomics, both coding and non-coding DNA is sequenced and analyzed. Genomics allows a better understanding of all living things, their evolution, and their diversity. It has a myriad of uses: for example, to build phylogenetic trees, to improve productivity and...
40.9K

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pyBiodatafuse: Extensión de la interoperabilidad de datos mediante consultas modulares a través de recursos

Yojana Gadiya1, Javier Millán Acosta2, Ammar Ammar2

  • 1Enveda, Boulder, CO 80301, United States.

Bioinformatics (Oxford, England)
|February 15, 2026
PubMed
Resumen

pyBiodatafuse simplifica la integración de datos biomédicos mediante la creación de grafos de conocimiento dinámicos (KG) a partir de datos ómicos. Esta herramienta de Python de código abierto agiliza el análisis para los investigadores, permitiendo un descubrimiento biológico más rápido.

Palabras clave:
BioinformáticaBiología ComputacionalCiencia de DatosIntegración de Datos ÓmicosGrafos de ConocimientopyBiodatafuse

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Área de la Ciencia:

  • Bioinformática
  • Biología Computacional
  • Ciencia de Datos

Sus antecedentes:

  • La integración de diversos datos ómicos con bases de datos públicas es esencial para comprender mecanismos biológicos complejos.
  • La integración de datos es un desafío debido a los formatos y fuentes dispares, y la necesidad de armonización.
  • Los métodos existentes para la integración de datos ómicos son a menudo intrincados y consumen mucho tiempo.

Objetivo del estudio:

  • Presentar pyBiodatafuse, una herramienta de Python basada en consultas para la integración perfecta de bases de datos biomédicas.
  • Proporcionar un marco modular que simplifica el procesamiento de datos y la creación de grafos de conocimiento (KG).
  • Apoyar los análisis basados en grafos y facilitar la representación del conocimiento específico del contexto.

Principales métodos:

  • Se desarrolló un pipeline para la generación dinámica y específica del contexto de KG a partir de identificadores de genes o metabolitos.
  • Se implementó una interfaz fácil de usar accesible para investigadores con diversos conocimientos computacionales.
  • Se crearon plugins para plataformas como Cytoscape, Neo4j y GraphDB para alojar KG localmente (grafos de propiedades y RDF).

Principales resultados:

  • pyBiodatafuse permite la creación de KG sobre la marcha, agilizando la integración de datos ómicos.
  • La herramienta facilita la generación de representaciones de conocimiento adaptables y específicas del contexto.
  • Demostró su utilidad al crear un KG para el síndrome post-COVID utilizando datos de expresión génica diferencial.

Conclusiones:

  • pyBiodatafuse empodera a los investigadores al simplificar los complejos desafíos de integración de datos.
  • La herramienta promueve un descubrimiento biológico más rápido al reducir las complejidades de la gestión de datos.
  • Ofrece una solución versátil para construir y analizar grafos de conocimiento específicos del contexto.