• 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

MG-RAST API 探索器:用于构建 RESTful 查询的入门工具。

The MG-RAST API explorer: an on-ramp for RESTful query composition.

机构信息

Argonne National Laboratory, Lemont, IL, USA.

University of Chicago, Chicago, IL, USA.

出版信息

BMC Bioinformatics. 2019 Nov 8;20(1):561. doi: 10.1186/s12859-019-2993-0.

DOI:10.1186/s12859-019-2993-0
PMID:31703549
原文链接:https://pmc.ncbi.nlm.nih.gov/articles/PMC6842160/
Abstract

BACKGROUND

The MG-RAST API provides search capabilities and delivers organism and function data as well as raw or annotated sequence data via the web interface and its RESTful API. For casual users, however, RESTful APIs are hard to learn and work with.

RESULTS

We created the graphical MG-RAST API explorer to help researchers more easily build and export API queries; understand the data abstractions and indices available in MG-RAST; and use the results presented in-browser for exploration, development, and debugging.

CONCLUSIONS

The API explorer lowers the barrier to entry for occasional or first-time MG-RAST API users.

摘要

背景

MG-RAST API 通过其网络界面和其 RESTful API 提供搜索功能,并提供生物体和功能数据以及原始或注释序列数据。然而,对于普通用户来说,RESTful API 很难学习和使用。

结果

我们创建了图形化的 MG-RAST API 资源管理器,以帮助研究人员更轻松地构建和导出 API 查询;了解 MG-RAST 中可用的数据抽象和索引;并在浏览器中使用呈现的结果进行探索、开发和调试。

结论

API 资源管理器降低了偶尔或首次使用 MG-RAST API 用户的进入门槛。

相似文献

1
The MG-RAST API explorer: an on-ramp for RESTful query composition.MG-RAST API 探索器:用于构建 RESTful 查询的入门工具。
BMC Bioinformatics. 2019 Nov 8;20(1):561. doi: 10.1186/s12859-019-2993-0.
2
A RESTful API for accessing microbial community data for MG-RAST.用于访问MG-RAST微生物群落数据的RESTful API。
PLoS Comput Biol. 2015 Jan 8;11(1):e1004008. doi: 10.1371/journal.pcbi.1004008. eCollection 2015 Jan.
3
LAILAPS-QSM: A RESTful API and JAVA library for semantic query suggestions.Lailaps-QSM:用于语义查询建议的 RESTful API 和 JAVA 库。
PLoS Comput Biol. 2018 Mar 12;14(3):e1006058. doi: 10.1371/journal.pcbi.1006058. eCollection 2018 Mar.
4
MG-RAST, a Metagenomics Service for Analysis of Microbial Community Structure and Function.MG-RAST,一种用于分析微生物群落结构和功能的宏基因组学服务。
Methods Mol Biol. 2016;1399:207-33. doi: 10.1007/978-1-4939-3369-3_13.
5
BIOMedical Search Engine Framework: Lightweight and customized implementation of domain-specific biomedical search engines.生物医学搜索引擎框架:特定领域生物医学搜索引擎的轻量级定制实现。
Comput Methods Programs Biomed. 2016 Jul;131:63-77. doi: 10.1016/j.cmpb.2016.03.030. Epub 2016 Apr 8.
6
Using EMBL-EBI Services via Web Interface and Programmatically via Web Services.通过 Web 界面和通过 Web 服务进行 EMBL-EBI 服务的使用。
Curr Protoc. 2024 Jun;4(6):e1065. doi: 10.1002/cpz1.1065.
7
Programmatic access to bioinformatics tools from EMBL-EBI update: 2017.从 EMBL-EBI 获取生物信息学工具的编程访问:2017 年更新。
Nucleic Acids Res. 2017 Jul 3;45(W1):W550-W553. doi: 10.1093/nar/gkx273.
8
The Proteins API: accessing key integrated protein and genome information.蛋白质 API:访问关键的综合蛋白质和基因组信息。
Nucleic Acids Res. 2017 Jul 3;45(W1):W539-W544. doi: 10.1093/nar/gkx237.
9
FirebrowseR: an R client to the Broad Institute's Firehose Pipeline.FirebrowseR:一款用于连接布罗德研究所Firehose管道的R客户端。
Database (Oxford). 2017 Jan 6;2017. doi: 10.1093/database/baw160. Print 2017.
10
The Ruby UCSC API: accessing the UCSC genome database using Ruby.Ruby UCSC API:使用 Ruby 访问 UCSC 基因组数据库。
BMC Bioinformatics. 2012 Sep 21;13:240. doi: 10.1186/1471-2105-13-240.

引用本文的文献

1
Discarded sequencing reads uncover natural variation in pest resistance in .丢弃的测序读数揭示了……中害虫抗性的自然变异。 (注:原文中“in”后面缺少具体内容)
Elife. 2024 Dec 19;13:RP95510. doi: 10.7554/eLife.95510.
2
MeganServer: facilitating interactive access to metagenomic data on a server.MeganServer:在服务器上实现对宏基因组数据的交互式访问。
Bioinformatics. 2023 Mar 1;39(3). doi: 10.1093/bioinformatics/btad105.
3
Definition of the Metagenomic Profile of Ocean Water Samples From the Gulf of Mexico Based on Comparison With Reference Samples From Sites Worldwide.

本文引用的文献

1
MMseqs2 enables sensitive protein sequence searching for the analysis of massive data sets.MMseqs2支持进行灵敏的蛋白质序列搜索,以分析海量数据集。
Nat Biotechnol. 2017 Nov;35(11):1026-1028. doi: 10.1038/nbt.3988. Epub 2017 Oct 16.
2
MG-RAST version 4-lessons learned from a decade of low-budget ultra-high-throughput metagenome analysis.MG-RAST 版本 4-十年来低预算超高通量宏基因组分析的经验教训。
Brief Bioinform. 2019 Jul 19;20(4):1151-1159. doi: 10.1093/bib/bbx105.
3
IMG/M: integrated genome and metagenome comparative data analysis system.
基于与全球各地采样点参考样本的比较对墨西哥湾海水样本宏基因组概况进行定义。
Front Microbiol. 2022 Jan 28;12:781497. doi: 10.3389/fmicb.2021.781497. eCollection 2021.
IMG/M:综合基因组与宏基因组比较数据分析系统
Nucleic Acids Res. 2017 Jan 4;45(D1):D507-D516. doi: 10.1093/nar/gkw929. Epub 2016 Oct 13.
4
EBI metagenomics in 2016--an expanding and evolving resource for the analysis and archiving of metagenomic data.2016年的欧洲生物信息研究所宏基因组学——一个用于宏基因组数据分析与存档的不断扩展和发展的资源库。
Nucleic Acids Res. 2016 Jan 4;44(D1):D595-603. doi: 10.1093/nar/gkv1195. Epub 2015 Nov 17.
5
Fast and sensitive protein alignment using DIAMOND.使用 DIAMOND 进行快速灵敏的蛋白质比对。
Nat Methods. 2015 Jan;12(1):59-60. doi: 10.1038/nmeth.3176. Epub 2014 Nov 17.
6
The Biological Observation Matrix (BIOM) format or: how I learned to stop worrying and love the ome-ome.生物观测矩阵(BIOM)格式或:我如何学会不再担心并爱上 ome-ome。
Gigascience. 2012 Jul 12;1(1):7. doi: 10.1186/2047-217X-1-7.
7
The M5nr: a novel non-redundant database containing protein sequences and annotations from multiple sources and associated tools.M5nr:一个新颖的非冗余数据库,包含来自多个来源的蛋白质序列和注释以及相关工具。
BMC Bioinformatics. 2012 Jun 21;13:141. doi: 10.1186/1471-2105-13-141.
8
Metagenomics - a guide from sampling to data analysis.宏基因组学——从样本采集到数据分析的指南
Microb Inform Exp. 2012 Feb 9;2(1):3. doi: 10.1186/2042-5783-2-3.
9
CloVR: a virtual machine for automated and portable sequence analysis from the desktop using cloud computing.CloVR:一种虚拟机,用于在桌面环境下通过云计算实现自动化和可移植的序列分析。
BMC Bioinformatics. 2011 Aug 30;12:356. doi: 10.1186/1471-2105-12-356.