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整合系统生物学进行数据驱动的知识发现。

Integrative systems biology for data-driven knowledge discovery.

机构信息

Lewis-Sigler Institute for Integrative Genomics, Princeton University, Princeton, NJ 08544, USA.

出版信息

Semin Nephrol. 2010 Sep;30(5):443-54. doi: 10.1016/j.semnephrol.2010.07.002.

DOI:10.1016/j.semnephrol.2010.07.002
PMID:21044756
原文链接:https://pmc.ncbi.nlm.nih.gov/articles/PMC4734377/
Abstract

Integrative systems biology is an approach that brings together diverse high-throughput experiments and databases to gain new insights into biological processes or systems at molecular through physiological levels. These approaches rely on diverse high-throughput experimental techniques that generate heterogeneous data by assaying varying aspects of complex biological processes. Computational approaches are necessary to provide an integrative view of these experimental results and enable data-driven knowledge discovery. Hypotheses generated from these approaches can direct definitive molecular experiments in a cost-effective manner. By using integrative systems biology approaches, we can leverage existing biological knowledge and large-scale data to improve our understanding of as yet unknown components of a system of interest and how its malfunction leads to disease.

摘要

综合系统生物学是一种方法,它将不同的高通量实验和数据库结合起来,从分子到生理水平上获得对生物过程或系统的新见解。这些方法依赖于不同的高通量实验技术,通过检测复杂生物过程的不同方面来产生异构数据。计算方法对于提供这些实验结果的综合视图并实现数据驱动的知识发现是必要的。从这些方法中生成的假设可以以具有成本效益的方式指导明确的分子实验。通过使用综合系统生物学方法,我们可以利用现有的生物学知识和大规模数据来提高我们对感兴趣系统中未知成分的理解,以及其功能障碍如何导致疾病。