欧米克斯生物分析:一个RShiny应用程序,用于多模式生物标志物面板的发现和评估

科学领域:

• 生物医学信息学是生物医学信息学.
• 计算生物学是一种计算生物学.
• 在医疗保健中的数据科学.

背景情况:

• 来自omics技术 (转录组学,蛋白组学,代谢组学) 的高维分子数据提供了深刻的生物学见解.
• 整合多种数据模式,如组织学-omics和holter-omics,可以显著提高预测模型的性能.
• 需要用户友好的,可复制的平台来进行多式联运的数据分析.

研究的目的:

• 开发Omics BioAnalytics,这是一个R Shiny平台,用于统一分析,集成和解释各种omics数据集.
• 为生物医学研究人员提供简化,可复制和用户友好的多式联络分析.
• 支持分子特征,预测生物标志物和治疗点的发现.

主要方法:

• 晚期集成使用弹性网模型组合,在每个模式上独立训练.
• 预测是数据集的平均值,以便进行可靠的分析.
• 该平台利用交互式仪表板进行探索,差异表达,基因组分析和生物标志物发现.

主要成果:

• 欧米克生物分析 (Omics BioAnalytics) 能够统一分析和解释多式联运欧米克数据.
• 交互式仪表板有助于探索,差异表达,基因组分析和生物标志物发现.
• 通过Alexa技能集成的基于语音的查询允许快速可视化和可访问性.

结论:

• 欧米克斯生物分析为生物医学研究人员提供可访问和可重复的多式联络分析.
• 该平台支持发现分子特征和预测生物标志物.
• 网络和语音支持的工具增强了omics数据集成对生物发现的实用性.