Core C

摘要 – 核心 C：数据分析核心 (BAC) 数据分析核心（DAC）将建立在可用的计算基础设施之上，以满足以下方面的所有需求： 耶鲁小鼠-TMC 的高级数据分析和信息学。它还将支持数据存储和共享， 通过门户网站进行元数据管理和引用、集成和查询，以及严格的统计分析 完成中心的使命。 DAC 由 Kluger 博士领导，他在以下领域提供了杰出的专业知识： 多维数据的生物信息学和计算分析。他作为一个广泛的记录 方法开发并领导了基因组学、蛋白质组学和高复杂成像数据分析方面的重大工作 在 NIH 联盟中。共同领导者 Gershkovich，耶鲁大学病理信息学基础设施、软件总监 开发和系统管理，将为构建框架和门户提供重要的专业知识 将生物样本元数据与多种模式的生物分析数据（包括组学和 图像。 Core C将负责1）数据处理——建立一组多尺度、多模态数据 加工管道和质量保证协议。 2) 数据分析——建立整合的单细胞& 空间数据分析工作流程可检测不同类型的衰老生物标志物特征。 3）数据分析—— 建立集成的单细胞和空间数据分析工作流程来检测不同类型的衰老 生物标志物签名。4) 联盟协调 – 与 CODCC 和其他 TMC 合作开发数据 模型、数据库、设计和可视化工具，并创建新的互操作机制和平台。 对于 NIH TMC 联盟和更广泛的领域来说，这些是非常有价值的下一代生物医学数据资源。 基础研究和老年科学界。

SUMMARY – Core C: Data Analysis Core (BAC) The Data Analysis Core (DAC) will build on available computational infrastructure to fulfill all the needs for advanced data analysis and informatics of Yale murine-TMC. It will also support data storage & sharing, metadata management & referencing, integration & query via a web portal, and rigorous statistical analyses to accomplish the Center's missions. The DAC is led by Dr. Kluger, who provides prominent expertise in bioinformatics and computational analysis of multi-dimensional data. He as an extensive track record of methodology development and led major efforts in analyzing genomics, proteomics, and high-plex imaging data in NIH consortia. Co-lead Gershkovich, Director of Yale Pathology Informatics infrastructure, software development, and system management, will provide important expertise in building frameworks and portals for integrating biospecimen meta data with biological analysis data from multiple modalities including omics and images. Core C will be responsible for 1) data Processing – to set up a set of multiscale and multimodal data processing pipelines and quality assurance protocols. 2) Data Analysis – to establish an integrated single-cell & spatial data analysis workflow to detect different types of senescence biomarker signatures. 3) Data Analysis – to establish an integrated single-cell & spatial data analysis workflow to detect different types of senescence biomarker signatures.4) Consortium Coordination – to work with the CODCC and other TMCs to develop data models, databases, design and visualization tools, and create new interoperability mechanisms and platforms. These are highly valuable next-generation biomedical data resources for NIH TMC consortia and the broader community of basic research and Geroscience .