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用于实验生物学的生物图像信息学。

Bioimage informatics for experimental biology.

作者信息

Swedlow Jason R, Goldberg Ilya G, Eliceiri Kevin W

机构信息

Wellcome Trust Centre for Gene Regulation and Expression, University of Dundee, Dundee DD1 5EH, Scotland, UK.

出版信息

Annu Rev Biophys. 2009;38:327-46. doi: 10.1146/annurev.biophys.050708.133641.

DOI:10.1146/annurev.biophys.050708.133641
PMID:19416072
原文链接:https://pmc.ncbi.nlm.nih.gov/articles/PMC3522875/
Abstract

Over the past twenty years there have been great advances in light microscopy with the result that multidimensional imaging has driven a revolution in modern biology. The development of new approaches of data acquisition is reported frequently, and yet the significant data management and analysis challenges presented by these new complex datasets remain largely unsolved. As in the well-developed field of genome bioinformatics, central repositories are and will be key resources, but there is a critical need for informatics tools in individual laboratories to help manage, share, visualize, and analyze image data. In this article we present the recent efforts by the bioimage informatics community to tackle these challenges, and discuss our own vision for future development of bioimage informatics solutions.

摘要

在过去二十年中,光学显微镜取得了巨大进展,多维成像因此推动了现代生物学的一场革命。新的数据采集方法经常被报道,然而这些新的复杂数据集所带来的重大数据管理和分析挑战在很大程度上仍未得到解决。与基因组生物信息学这个成熟的领域一样,中央存储库过去是、将来也会是关键资源,但各个实验室迫切需要信息学工具来帮助管理、共享、可视化和分析图像数据。在本文中,我们介绍了生物图像信息学社区最近为应对这些挑战所做的努力,并讨论了我们对生物图像信息学解决方案未来发展的展望。

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