关于用于瘤学和癌症研究的全面omics数据挖掘的当前进展

科学领域:

• 在瘤学瘤学.
• 生物信息学是一种生物信息学.
• 基因组学就是基因组学.

背景情况:

• 来自癌症患者样本和细胞系的多组数据 (突变,基因/蛋白质表达,免疫评分,药物/RNAi查) 的数量不断增加,为数据驱动的发现提供了机会.
• 通过改进的用户界面和数据集成平台,提高了对这些大型数据集的可访问性,从而实现了更广泛的科学使用.

研究的目的:

• 审查和总结各种在线门户网站和软件的数据集成能力和功能,旨在用于癌症研究中的多组数据挖掘.
• 引导一般科学家识别和使用适合他们的特定研究需求的数据挖掘工具.

主要方法:

• 审查现有的multiomics数据平台和用于癌症研究的软件.
• 分析诸如数据集成范围,用户界面设计,非计算用户的可访问性以及API和预计算数据集等高级功能等特征.

主要成果:

• 现在有几个平台和软件为癌症研究提供集成的多态数据挖掘功能.
• 最近的进展包括应用程序编程接口 (API) 的开发,用于定制的数据分析,以及具有智能功能的独立软件,用于高效的数据探索.
• 预先计算的数据集和指导过选项简化了对具有有限计算专业知识的用户发现重要的数据关联.

结论:

• 当前的多组数据挖掘平台显著提高了大癌症组数据对各级研究人员的实用性,特别是那些没有广泛的计算背景的人.
• 这些工具使科学家能够通过简化对复杂生物数据集的访问和分析来进行数据驱动的发现.