• 文献检索
  • 文档翻译
  • 深度研究
  • 学术资讯
  • Suppr Zotero 插件Zotero 插件
  • 邀请有礼
  • 套餐&价格
  • 历史记录
应用&插件
Suppr Zotero 插件Zotero 插件浏览器插件Mac 客户端Windows 客户端微信小程序
定价
高级版会员购买积分包购买API积分包
服务
文献检索文档翻译深度研究API 文档MCP 服务
关于我们
关于 Suppr公司介绍联系我们用户协议隐私条款
关注我们

Suppr 超能文献

核心技术专利：CN118964589B侵权必究
粤ICP备2023148730 号-1Suppr @ 2026

文献检索

告别复杂PubMed语法，用中文像聊天一样搜索，搜遍4000万医学文献。AI智能推荐，让科研检索更轻松。

立即免费搜索

文件翻译

保留排版，准确专业，支持PDF/Word/PPT等文件格式，支持 12+语言互译。

免费翻译文档

深度研究

AI帮你快速写综述，25分钟生成高质量综述，智能提取关键信息，辅助科研写作。

立即免费体验

相似文献

1
Ten quick tips for sharing open genomic data.分享开放基因组数据的 10 个快速技巧
PLoS Comput Biol. 2018 Dec 27;14(12):e1006472. doi: 10.1371/journal.pcbi.1006472. eCollection 2018 Dec.
2
Eleven quick tips to build a usable REST API for life sciences.构建适用于生命科学的可用REST API的十一个快速提示。
PLoS Comput Biol. 2018 Dec 13;14(12):e1006542. doi: 10.1371/journal.pcbi.1006542. eCollection 2018 Dec.
3
Metadata matters: access to image data in the real world.元数据很重要：在现实世界中访问图像数据。
J Cell Biol. 2010 May 31;189(5):777-82. doi: 10.1083/jcb.201004104.
4
mzAPI: a new strategy for efficiently sharing mass spectrometry data.mzAPI：一种高效共享质谱数据的新策略。
Nat Methods. 2009 Apr;6(4):240-1. doi: 10.1038/nmeth0409-240.
5
New tools to support collaboration and virtual organizations.支持协作和虚拟组织的新工具。
Philos Trans A Math Phys Eng Sci. 2009 Mar 13;367(1890):1051-6. doi: 10.1098/rsta.2008.0193.
6
BioTorrents: a file sharing service for scientific data.生物洪流：一个用于科学数据的文件共享服务。
PLoS One. 2010 Apr 14;5(4):e10071. doi: 10.1371/journal.pone.0010071.
7
Integrating computing, data and collaboration grids: the RMCS tool.整合计算、数据与协作网格：RMCS工具
Philos Trans A Math Phys Eng Sci. 2009 Mar 13;367(1890):1047-50. doi: 10.1098/rsta.2008.0159.
8
YAdumper: extracting and translating large information volumes from relational databases to structured flat files.YAdumper：从关系数据库中提取大量信息并将其翻译成结构化平面文件。
Bioinformatics. 2004 Oct 12;20(15):2455-7. doi: 10.1093/bioinformatics/bth243. Epub 2004 Apr 29.
9
The NERC DataGrid services.国家环境研究委员会数据网格服务。
Philos Trans A Math Phys Eng Sci. 2009 Mar 13;367(1890):1015-9. doi: 10.1098/rsta.2008.0238.
10
Dynamic sharing of large-scale visualization.大规模可视化的动态共享
IEEE Comput Graph Appl. 2007 Jan-Feb;27(1):20-5. doi: 10.1109/mcg.2007.6.

引用本文的文献

1
Next-generation data filtering in the genomics era.基因组学时代的下一代数据过滤。
Nat Rev Genet. 2024 Nov;25(11):750-767. doi: 10.1038/s41576-024-00738-6. Epub 2024 Jun 14.
2
Ten quick tips for avoiding pitfalls in multi-omics data integration analyses.避免组学数据整合分析陷阱的 10 个快速技巧。
PLoS Comput Biol. 2023 Jul 6;19(7):e1011224. doi: 10.1371/journal.pcbi.1011224. eCollection 2023 Jul.
3
Why don't we share data and code? Perceived barriers and benefits to public archiving practices.为什么我们不共享数据和代码？对公共存档实践的感知障碍和收益。
Proc Biol Sci. 2022 Nov 30;289(1987):20221113. doi: 10.1098/rspb.2022.1113. Epub 2022 Nov 23.
4
Using Crop Databases to Explore Phenotypes: From QTL to Candidate Genes.利用作物数据库探索表型：从数量性状基因座到候选基因
Plants (Basel). 2021 Nov 18;10(11):2494. doi: 10.3390/plants10112494.
5
Current status of use of high throughput nucleotide sequencing in rheumatology.高通量核苷酸测序在风湿病学中的应用现状。
RMD Open. 2021 Jan;7(1). doi: 10.1136/rmdopen-2020-001324.
6
Twelve quick steps for genome assembly and annotation in the classroom.课堂上进行基因组组装和注释的 12 个快速步骤。
PLoS Comput Biol. 2020 Nov 12;16(11):e1008325. doi: 10.1371/journal.pcbi.1008325. eCollection 2020 Nov.

本文引用的文献

1
Data models to GO-FAIR.符合GO-FAIR的数据模型。
Nat Genet. 2017 Jun 28;49(7):971. doi: 10.1038/ng.3910.
2
Good enough practices in scientific computing.科学计算中的良好实践。
PLoS Comput Biol. 2017 Jun 22;13(6):e1005510. doi: 10.1371/journal.pcbi.1005510. eCollection 2017 Jun.
3
Singularity: Scientific containers for mobility of compute.奇点：用于计算移动性的科学容器。
PLoS One. 2017 May 11;12(5):e0177459. doi: 10.1371/journal.pone.0177459. eCollection 2017.
4
Advantages of a Truly Open-Access Data-Sharing Model.真正开放获取的数据共享模式的优势。
N Engl J Med. 2017 Mar 23;376(12):1178-1181. doi: 10.1056/NEJMsb1702054.
5
Ten Simple Rules to Enable Multi-site Collaborations through Data Sharing.通过数据共享实现多站点合作的十条简单规则。
PLoS Comput Biol. 2017 Jan 19;13(1):e1005278. doi: 10.1371/journal.pcbi.1005278. eCollection 2017 Jan.
6
Laboratory and clinical genomic data sharing is crucial to improving genetic health care: a position statement of the American College of Medical Genetics and Genomics.实验室和临床基因组数据共享对于改善遗传保健至关重要：美国医学遗传学与基因组学学院的立场声明。
Genet Med. 2017 Jul;19(7):721-722. doi: 10.1038/gim.2016.196. Epub 2017 Jan 5.
7
Gene name errors are widespread in the scientific literature.基因名称错误在科学文献中广泛存在。
Genome Biol. 2016 Aug 23;17(1):177. doi: 10.1186/s13059-016-1044-7.
8
The Galaxy platform for accessible, reproducible and collaborative biomedical analyses: 2016 update.用于可访问、可重复和协作式生物医学分析的Galaxy平台：2016年更新
Nucleic Acids Res. 2016 Jul 8;44(W1):W3-W10. doi: 10.1093/nar/gkw343. Epub 2016 May 2.
9
Data reuse and the open data citation advantage.数据重用与开放数据引文优势。
PeerJ. 2013 Oct 1;1:e175. doi: 10.7717/peerj.175. eCollection 2013.
10
Best practices in bioinformatics training for life scientists.生命科学家的生物信息学培训最佳实践。
Brief Bioinform. 2013 Sep;14(5):528-37. doi: 10.1093/bib/bbt043. Epub 2013 Jun 25.

分享开放基因组数据的 10 个快速技巧

Ten quick tips for sharing open genomic data.

机构信息

USDA-ARS, Corn Insects and Crop Genetics Research Unit, Ames, Iowa, United States of America.

Department of Computer Science, Iowa State University, Ames, Iowa, United States of America.

出版信息

PLoS Comput Biol. 2018 Dec 27;14(12):e1006472. doi: 10.1371/journal.pcbi.1006472. eCollection 2018 Dec.

DOI:10.1371/journal.pcbi.1006472
PMID:30589835
原文链接:https://pmc.ncbi.nlm.nih.gov/articles/PMC6307697/
Abstract

As sequencing prices drop, genomic data accumulates-seemingly at a steadily increasing pace. Most genomic data potentially have value beyond the initial purpose-but only if shared with the scientific community. This, of course, is often easier said than done. Some of the challenges in sharing genomic data include data volume (raw file sizes and number of files), complexities, formats, nomenclatures, metadata descriptions, and the choice of a repository. In this paper, we describe 10 quick tips for sharing open genomic data.

摘要

随着测序价格的下降，基因组数据不断积累——似乎呈稳步增长的趋势。大多数基因组数据除了最初的目的之外都具有潜在的价值——但前提是与科学界共享。当然，说起来容易做起来难。共享基因组数据的一些挑战包括数据量（原始文件大小和文件数量）、复杂性、格式、命名法、元数据描述以及存储库的选择。在本文中，我们介绍了共享开放基因组数据的 10 个快速技巧。