BioDataome: a collection of uniformly preprocessed and automatically annotated datasets for data-driven biology.
BioDataome: a collection of uniformly preprocessed and automatically annotated datasets for data-driven biology.
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DOI：
10.1093/database/bay011
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发表时间：
2018-01-01
期刊：
影响因子：
--
通讯作者：
Tsamardinos I
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
Lakiotaki K;Vorniotakis N;Tsagris M;Georgakopoulos G;Tsamardinos I
生物技术革命产生了大量的组学数据，并以指数级的速度增长。因此，生物数据挖掘需要自动的、“高质量”的管理工作，将生物医学知识组织到在线数据库中。BioDataome是一个统一预处理和疾病注释组学数据的数据库，旨在促进和加速公共数据的再利用。我们对每个生物市场（微阵列基因表达、RNA-Seq基因表达和DNA甲基化）遵循相同的预处理管道，生成下游分析数据集，并自动使用疾病本体术语对其进行注释。我们还指定共享共同样本的数据集，并在病例对照研究中自动发现控制样本。目前，BioDataome包含约5600个数据集，约26万个样本，涵盖约500种疾病，可以很容易地用于大规模大规模实验和荟萃分析。所有数据集均可通过BioDataome web应用程序公开查询和下载。我们通过提供探索性数据分析示例来演示BioDataome的实用程序。我们还开发了BioDataome R包，见：https://github.com/mensxmachina/BioDataome/。数据库地址：http://dataome.mensxmachina.org/
Biotechnology revolution generates a plethora of omics data with an exponential growth pace. Therefore, biological data mining demands automatic, ‘high quality’ curation efforts to organize biomedical knowledge into online databases. BioDataome is a database of uniformly preprocessed and disease-annotated omics data with the aim to promote and accelerate the reuse of public data. We followed the same preprocessing pipeline for each biological mart (microarray gene expression, RNA-Seq gene expression and DNA methylation) to produce ready for downstream analysis datasets and automatically annotated them with disease-ontology terms. We also designate datasets that share common samples and automatically discover control samples in case-control studies. Currently, BioDataome includes ∼5600 datasets, ∼260 000 samples spanning ∼500 diseases and can be easily used in large-scale massive experiments and meta-analysis. All datasets are publicly available for querying and downloading via BioDataome web application. We demonstrate BioDataome’s utility by presenting exploratory data analysis examples. We have also developed BioDataome R package found in: https://github.com/mensxmachina/BioDataome/. Database URL: http://dataome.mensxmachina.org/
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