Integrated SNP, gene expression and proteomic analysis
综合 SNP、基因表达和蛋白质组分析
基本信息
- 批准号:6689832
- 负责人:
- 金额:$ 6.89万
- 依托单位:
- 依托单位国家:美国
- 项目类别:
- 财政年份:2003
- 资助国家:美国
- 起止时间:2003-09-30 至 2004-03-29
- 项目状态:已结题
- 来源:
- 关键词:
项目摘要
DESCRIPTION (provided by applicant): This project will see development of a software suite (Genetrix) comprised of tools for data management, visualization, machine learning, statistical analysis and biologic interpretation of data from the large-scale biological platforms (gene expression, SNP and proteomics), in conjunction with ancillary clinical, demographic, epidemiological, laboratory and outcome data.
The bioinformatics challenges of the new large-scale biotechnologies and formidable: efficient mining of biologically- and clinically-relevant information requires coordinated contributions from computer scientists, statisticians, mathematicians, biologists and clinicians. The potential benefits however, are also substantial as evidenced by the rapidly growing use of gene expression rnicroarrays. The complexities, and payoffs, will increase dramatically as scientists begin to integrate SNP/proteomic data and gene expression data, and there will be demand for a new generation of software to meet this challenge.
Genetrix will include algorithms to pre-process and normalize raw data to reduce noise, will provide a flexible, interactive and intuitive graphical interface, will support unsupervised and supervised for classification, and for dichotomous or survival outcome prediction, using appropriate statistic methods as well as proven machine learning heuristics, and will have extensive biological information integrated into the software, and available directly from Web resources.
描述(由申请人提供):该项目将开发一个软件套件(Genetrix),该软件套件包括数据管理、可视化、机器学习、统计分析和大规模生物平台(基因表达、SNP和蛋白质组学)数据的生物解释工具,以及辅助的临床、人口统计学、流行病学、实验室和结果数据。
新的大规模生物技术的生物信息学挑战和巨大的:有效地挖掘与生物和临床相关的信息需要计算机科学家、统计学家、数学家、生物学家和临床医生的协调贡献。然而,基因表达重组微阵列迅速增长的使用证明了潜在的好处也是巨大的。随着科学家开始整合SNP/蛋白质组数据和基因表达数据,复杂性和回报将急剧增加,将会有对新一代软件的需求来应对这一挑战。
Genetrix将包括对原始数据进行预处理和归一化以减少噪音的算法,将提供灵活、交互和直观的图形界面,将支持无监督和监督的分类以及二分或生存结果预测,使用适当的统计方法以及经过验证的机器学习启发式方法,并将大量的生物信息集成到软件中,并可直接从Web资源获得。
项目成果
期刊论文数量(1)
专著数量(0)
科研奖励数量(0)
会议论文数量(0)
专利数量(0)
12β,14-Dihy-droxy-3-oxo-5β,20(22)-cardenolide monohydrate.
12β,14-二羟基-3-氧代-5β,20(22)-强心内酯一水合物。
- DOI:10.1107/s1600536810038031
- 发表时间:2010
- 期刊:
- 影响因子:0
- 作者:He,Chao-Jun;Wang,Min;Sun,Hua;Liu,Zeng-Bing;Fu,Yu-Wan
- 通讯作者:Fu,Yu-Wan
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{{ truncateString('Jonathan Buckley', 18)}}的其他基金
Toolkit for Whole Transcriptome Analysis of Neural Tissues
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- 批准号:
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