Taking Data Science to Heart: Next Scale of Gene Regulation.
Taking Data Science to Heart: Next Scale of Gene Regulation.
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DOI：
10.1007/s11886-021-01467-6
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发表时间：
2021-03-15
影响因子：
3.7
通讯作者：
Vondriska TM
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
Chapski DJ;Vondriska TM
技术进步促进了心血管生物学背景下基因组的高通量测量。这些技术带来了海量的数据集，这反过来又为创新带来了两个根本性的新机会--数据处理和知识集成--朝着有意义的基础和翻译发现的目标迈进。大数据、综合分析和机器学习将心脏研究带入了染色质生物学的前沿，不仅揭示了心脏基因调控的基本原理，还有助于设计有针对性的表观遗传疗法。使用大数据的心脏研究才刚刚开始整合数百万记录的数据点，而机器学习的工具正在帮助这一过程。未来的实验设计应该考虑到现有基因组数据集的洞察力，从而将重点放在迄今尚未探索的表观基因组对疾病病理学的贡献上。
Technical advances have facilitated high-throughput measurements of the genome in the context of cardiovascular biology. These techniques bring a deluge of gargantuan datasets, which in turn present two fundamentally new opportunities for innovation—data processing and knowledge integration—toward the goal of meaningful basic and translational discoveries. Big data, integrative analyses, and machine learning have brought cardiac investigations to the cutting edge of chromatin biology, not only to reveal basic principles of gene regulation in the heart, but also to aid in the design of targeted epigenetic therapies. Cardiac studies using big data are only beginning to integrate the millions of recorded data points and the tools of machine learning are aiding this process. Future experimental design should take into consideration insights from existing genomic datasets, thereby focusing on heretofore unexplored epigenomic contributions to disease pathology.
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影响因子：
64.8
作者：
Litviňuková M;Talavera-López C;Maatz H;Reichart D;Worth CL;Lindberg EL;Kanda M;Polanski K;Heinig M;Lee M;Nadelmann ER;Roberts K;Tuck L;Fasouli ES;DeLaughter DM;McDonough B;Wakimoto H;Gorham JM;Samari S;Mahbubani KT;Saeb-Parsy K;Patone G;Boyle JJ;Zhang H;Zhang H;Viveiros A;Oudit GY;Bayraktar OA;Seidman JG;Seidman CE;Noseda M;Hubner N;Teichmann SA
通讯作者：
Teichmann SA
DOI：
10.1073/pnas.1016959108
发表时间：
2011-04-05
影响因子：
11.1
作者：
He, Aibin;Kong, Sek Won;Pu, William T.
通讯作者：
Pu, William T.
WGCNA：用于加权相关网络分析的 R 包。
影响因子：
3
作者：
Langfelder P;Horvath S
通讯作者：
Horvath S
影响因子：
37.8
作者：
Lee, Dominic Paul;Tan, Wilson Lek Wen;Foo, Roger Sik-Yin
通讯作者：
Foo, Roger Sik-Yin
影响因子：
20.1
作者：
Matkovich, Scot J.;Zhang, Yan;Dorn, Gerald W., II
通讯作者：
Dorn, Gerald W., II