Suppr超能文献

通过生物学家友好访问多组学数据,推动听力研究的发现。

Advancing discovery in hearing research via biologist-friendly access to multi-omic data.

机构信息

Department of Otorhinolaryngology Head and Neck Surgery, University of Maryland School of Medicine, Baltimore, MD, 21201, USA.

Department of Anatomy and Neurobiology, University of Maryland School of Medicine, Baltimore, MD, 21201, USA.

出版信息

Hum Genet. 2022 Apr;141(3-4):319-322. doi: 10.1007/s00439-022-02445-w. Epub 2022 Mar 2.

Abstract

High-throughput cell type-specific multi-omic analyses have advanced our understanding of inner ear biology in an unprecedented way. The full benefit of these data, however, is reached from their re-use. Successful re-use of data requires identifying the natural users and ensuring proper data democratization and federation for their seamless and meaningful access. Here we discuss universal challenges in access and re-use of multi-omic data, possible solutions, and introduce the gEAR (the gene Expression Analysis Resource, umgear.org)-a tool for multi-omic data visualization, sharing and access for the ear field.

摘要

高通量细胞类型特异性多组学分析以前所未有的方式推动了我们对内耳生物学的理解。然而,要充分利用这些数据,就必须对其进行再利用。要成功地重复使用数据,就需要确定自然用户,并确保适当的数据民主化和联邦化,以实现无缝和有意义的访问。在这里,我们讨论了多组学数据访问和再利用的普遍挑战、可能的解决方案,并介绍了 gEAR(基因表达分析资源,umgear.org)——一个用于耳朵领域的多组学数据可视化、共享和访问的工具。

相似文献

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Cell Type-Specific Expression Analysis of the Inner Ear: A Technical Report.内耳细胞类型特异性表达分析:技术报告。
Laryngoscope. 2021 Sep;131 Suppl 5(Suppl 5):S1-S16. doi: 10.1002/lary.28765. Epub 2020 Jun 24.
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MONET: Multi-omic module discovery by omic selection.MONET:通过组学选择进行多组学模块发现。
PLoS Comput Biol. 2020 Sep 15;16(9):e1008182. doi: 10.1371/journal.pcbi.1008182. eCollection 2020 Sep.

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