• 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

TargetMine 2022:药物靶点分析的新视角。

TargetMine 2022: a new vision into drug target analysis.

机构信息

Artificial Intelligence Center for Health and Biomedical Research (ArCHER), National Institutes of Biomedical Innovation, Health and Nutrition, Osaka 567-0085, Japan.

Institute for Protein Research, Osaka University, Osaka 565-0871, Japan.

出版信息

Bioinformatics. 2022 Sep 15;38(18):4454-4456. doi: 10.1093/bioinformatics/btac507.

DOI:10.1093/bioinformatics/btac507
PMID:35894632
原文链接:https://pmc.ncbi.nlm.nih.gov/articles/PMC9477527/
Abstract

SUMMARY

We introduce the newest version of TargetMine, which includes the addition of new visualization options; integration of previously disaggregated functionality; and the migration of the front-end to the newly available Bluegenes service.

AVAILABILITY AND IMPLEMENTATION

TargeteMine is accessible online at https://targetmine.mizuguchilab.org/bluegenes. Users do not need to register to use the software. Source code for the different components listed in the article is available from TargetMine's organizational account at http://github.com/targetmine.

SUPPLEMENTARY INFORMATION

Supplementary data are available at Bioinformatics online.

摘要

摘要

我们介绍了 TargetMine 的最新版本,其中包括增加新的可视化选项、整合以前分散的功能,以及前端迁移到新的可用的 Bluegenes 服务。

可用性和实现

TargeteMine 可在 https://targetmine.mizuguchilab.org/bluegenes 在线访问。用户无需注册即可使用该软件。本文列出的不同组件的源代码可从 TargetMine 的组织帐户 http://github.com/targetmine 获取。

补充信息

补充数据可在 Bioinformatics 在线获得。

https://cdn.ncbi.nlm.nih.gov/pmc/blobs/d753/9477527/5e052e003569/btac507f1.jpg
https://cdn.ncbi.nlm.nih.gov/pmc/blobs/d753/9477527/5e052e003569/btac507f1.jpg
https://cdn.ncbi.nlm.nih.gov/pmc/blobs/d753/9477527/5e052e003569/btac507f1.jpg

相似文献

1
TargetMine 2022: a new vision into drug target analysis.TargetMine 2022:药物靶点分析的新视角。
Bioinformatics. 2022 Sep 15;38(18):4454-4456. doi: 10.1093/bioinformatics/btac507.
2
The TargetMine Data Warehouse: Enhancement and Updates.TargetMine数据仓库:增强与更新
Front Genet. 2019 Oct 9;10:934. doi: 10.3389/fgene.2019.00934. eCollection 2019.
3
An integrative data analysis platform for gene set analysis and knowledge discovery in a data warehouse framework.一个用于在数据仓库框架中进行基因集分析和知识发现的综合数据分析平台。
Database (Oxford). 2016 Mar 17;2016. doi: 10.1093/database/baw009. Print 2016.
4
Vaa3D-x for cross-platform teravoxel-scale immersive exploration of multidimensional image data.Vaa3D-x 用于跨平台的 teravoxel 规模的多维图像数据沉浸式探索。
Bioinformatics. 2023 Jan 1;39(1). doi: 10.1093/bioinformatics/btac794.
5
minoTour, real-time monitoring and analysis for nanopore sequencers.minoTour,用于纳米孔测序仪的实时监测和分析。
Bioinformatics. 2022 Jan 27;38(4):1133-1135. doi: 10.1093/bioinformatics/btab780.
6
Bioclipse-R: integrating management and visualization of life science data with statistical analysis.Bioclipse-R:将生命科学数据的管理和可视化与统计分析集成在一起。
Bioinformatics. 2013 Jan 15;29(2):286-9. doi: 10.1093/bioinformatics/bts681. Epub 2012 Nov 23.
7
TargetMine, an integrated data warehouse for candidate gene prioritisation and target discovery.TargetMine,一个用于候选基因优先级排序和目标发现的综合数据仓库。
PLoS One. 2011 Mar 8;6(3):e17844. doi: 10.1371/journal.pone.0017844.
8
igv.js: an embeddable JavaScript implementation of the Integrative Genomics Viewer (IGV).igv.js:一个可嵌入的 JavaScript 实现的综合基因组浏览器(IGV)。
Bioinformatics. 2023 Jan 1;39(1). doi: 10.1093/bioinformatics/btac830.
9
canvasDesigner: a versatile interactive high-resolution scientific multi-panel visualization toolkit.canvasDesigner:一个多功能的交互式高分辨率科学多面板可视化工具包。
Bioinformatics. 2018 Oct 1;34(19):3419-3420. doi: 10.1093/bioinformatics/bty377.
10
Web-based network analysis and visualization using CellMaps.使用CellMaps进行基于网络的分析和可视化。
Bioinformatics. 2016 Oct 1;32(19):3041-3. doi: 10.1093/bioinformatics/btw332. Epub 2016 Jun 13.

引用本文的文献

1
A modern multi-omics data exploration experience with Panomicon.使用Panomicon进行现代多组学数据探索体验。
Bioinform Adv. 2024 Oct 3;4(1):vbae147. doi: 10.1093/bioadv/vbae147. eCollection 2024.
2
Machine learning hypothesis-generation for patient stratification and target discovery in rare disease: our experience with Open Science in ALS.用于罕见病患者分层和靶点发现的机器学习假设生成:我们在肌萎缩侧索硬化症开放科学方面的经验。
Front Comput Neurosci. 2024 Jan 4;17:1199736. doi: 10.3389/fncom.2023.1199736. eCollection 2023.

本文引用的文献

1
Undisclosed, unmet and neglected challenges in multi-omics studies.多组学研究中未公开、未满足且被忽视的挑战。
Nat Comput Sci. 2021 Jun;1(6):395-402. doi: 10.1038/s43588-021-00086-z. Epub 2021 Jun 21.
2
The 2022 Nucleic Acids Research database issue and the online molecular biology database collection.2022 年核酸研究数据库问题及在线分子生物学数据库合集。
Nucleic Acids Res. 2022 Jan 7;50(D1):D1-D10. doi: 10.1093/nar/gkab1195.
3
MVIP: multi-omics portal of viral infection.MVIP:病毒感染的多组学门户。
Nucleic Acids Res. 2022 Jan 7;50(D1):D817-D827. doi: 10.1093/nar/gkab958.
4
CyanoOmicsDB: an integrated omics database for functional genomic analysis of cyanobacteria.氰基组学数据库:一种综合组学数据库,用于蓝藻功能基因组分析。
Nucleic Acids Res. 2022 Jan 7;50(D1):D758-D764. doi: 10.1093/nar/gkab891.
5
Integration strategies of multi-omics data for machine learning analysis.用于机器学习分析的多组学数据整合策略。
Comput Struct Biotechnol J. 2021 Jun 22;19:3735-3746. doi: 10.1016/j.csbj.2021.06.030. eCollection 2021.
6
Computational strategies for single-cell multi-omics integration.单细胞多组学整合的计算策略
Comput Struct Biotechnol J. 2021 Apr 27;19:2588-2596. doi: 10.1016/j.csbj.2021.04.060. eCollection 2021.
7
State of the Field in Multi-Omics Research: From Computational Needs to Data Mining and Sharing.多组学研究领域现状:从计算需求到数据挖掘与共享
Front Genet. 2020 Dec 10;11:610798. doi: 10.3389/fgene.2020.610798. eCollection 2020.
8
Prospects and challenges of multi-omics data integration in toxicology.毒理学中多组学数据整合的前景与挑战。
Arch Toxicol. 2020 Feb;94(2):371-388. doi: 10.1007/s00204-020-02656-y. Epub 2020 Feb 8.
9
MGeND: an integrated database for Japanese clinical and genomic information.MGeND:一个整合日本临床和基因组信息的数据库。
Hum Genome Var. 2019 Dec 6;6:53. doi: 10.1038/s41439-019-0084-4. eCollection 2019.
10
The TargetMine Data Warehouse: Enhancement and Updates.TargetMine数据仓库:增强与更新
Front Genet. 2019 Oct 9;10:934. doi: 10.3389/fgene.2019.00934. eCollection 2019.