Analysis of omics data with genome-scale models of metabolism.
Analysis of omics data with genome-scale models of metabolism.
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DOI：
10.1039/c2mb25453k
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发表时间：
2013-02-02
影响因子：
--
通讯作者：
Palsson BØ
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
Hyduke DR;Lewis NE;Palsson BØ
在过去的十年中，大量的研究一直致力于生成组学数据，以深入了解各种生物现象，包括癌症，肥胖，生物燃料生产和感染。尽管这些组学数据中的大部分都是公开的，但人们越来越担心这些数据中的大部分都存在于数据库中，而没有被使用或充分分析。统计推断方法已被广泛应用于深入了解哪些基因可能影响给定组学数据集中其他基因的活动，然而，它们并不提供有关潜在机制的信息，也不提供相互作用是直接的还是远端的信息。生物化学、遗传学和基因组学上一致的知识库正越来越多地被用来从这些数据集中提取比推理方法更深入的生物学知识和理解。这种改进主要是由于知识库提供了一个有效的生物背景下解释的数据。
Over the past decade a massive amount of research has been dedicated to generating omics data to gain insight into a variety of biological phenomena, including cancer, obesity, biofuel production, and infection. Although most of these omics data are available publicly, there is a growing concern that much of these data sit in databases without being used or fully analyzed. Statistical inference methods have been widely applied to gain insight into which genes may influence the activities of others in a given omics data set, however, they do not provide information on the underlying mechanisms or whether the interactions are direct or distal. Biochemically, genetically, and genomically consistent knowledgebases are increasingly being used to extract deeper biological knowledge and understanding from these data sets than possible by inferential methods. This improvement is largely due to knowledgebases providing a validated biological context for interpreting the data.
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影响因子：
46.9
作者：
Cho, Byung-Kwan;Zengler, Karsten;Qiu, Yu;Park, Young Seoub;Knight, Eric M.;Barrett, Christian L.;Gao, Yuan;Palsson, Bernhard O.
通讯作者：
Palsson, Bernhard O.
影响因子：
5.8
作者：
Jensen, Paul A.;Papin, Jason A.
通讯作者：
Papin, Jason A.
影响因子：
--
作者：
Huthmacher C;Hoppe A;Bulik S;Holzhütter HG
通讯作者：
Holzhütter HG
影响因子：
64.8
作者：
Frezza, Christian;Zheng, Liang;Gottlieb, Eyal
通讯作者：
Gottlieb, Eyal
DOI：
10.1073/pnas.0610772104
发表时间：
2007-02-06
影响因子：
11.1
作者：
Duarte, Natalie C.;Becker, Scott A.;Palsson, Bernhard O.
通讯作者：
Palsson, Bernhard O.