Suppr超能文献

攻克功能基因组学数据共享的障碍。

Knocking down the obstacles to functional genomics data sharing.

机构信息

Victorian Centre for Functional Genomics, Peter MacCallum Cancer Centre, Melbourne 3000, Australia.

The Sir Peter MacCallum Department of Oncology, University of Melbourne, Parkville 3010, Australia.

出版信息

Sci Data. 2017 Mar 1;4:170019. doi: 10.1038/sdata.2017.19.

Abstract

This week, Scientific Data published a collection of eight papers that describe datasets from high-throughput functional genomics screens, primarily utilizing RNA interference (RNAi). The publications explore host-pathogen dependencies, innate immune response, disease pathways, and cell morphology and motility at the genome-level. All data, including raw images from the high content screens, are publically available in PubChem BioAssay, figshare, Harvard Dataverse or the Image Data Resource (IDR). Detailed data descriptors enable use of these data for analysis algorithm design, machine learning, data comparisons, as well as generating new scientific hypotheses.

摘要

本周,《Scientific Data》发表了一系列 8 篇论文,描述了主要利用 RNA 干扰(RNAi)的高通量功能基因组筛选数据集。这些出版物探讨了基因组水平上的宿主-病原体依赖性、先天免疫反应、疾病途径以及细胞形态和运动性。所有数据,包括高内涵筛选的原始图像,均可在 PubChem BioAssay、figshare、Harvard Dataverse 或 Image Data Resource(IDR)中公开获取。详细的数据描述符使这些数据可用于分析算法设计、机器学习、数据比较,以及生成新的科学假设。

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GenomeRNAi: a database for cell-based RNAi phenotypes.基因组RNA干扰数据库:基于细胞的RNA干扰表型数据库
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