✖


Jump to content

Мультиомика

(Перенаправлено с Паномики )
Количество цитирований терминов «Мультиомика» и «Мультиомика» в PubMed до 31 декабря 2021 г.

Мультиомика , мультиомика , интегративная омика , «паномика» или «паномика» — это подход к биологическому анализу, в котором наборы данных представляют собой несколько « омов », таких как геном , протеом , транскриптом , эпигеном , метаболом и микробиом ( т.е. метагеном и/или метатранскриптом , в зависимости от того, как он секвенирован); [1] [2] [3] другими словами, использование множества технологий омики для согласованного изучения жизни . Объединив эти «омы», ученые могут анализировать сложные биологические большие данные , чтобы находить новые связи между биологическими объектами, точно определять соответствующие биомаркеры и создавать сложные маркеры болезней и физиологии. При этом мультиомика объединяет разнообразные данные омики, чтобы найти последовательно совпадающие гено-фено-средовые отношения или ассоциации. [4] В сервисе OmicTools представлено более 99 программ, связанных с мультиомным анализом данных, а также более 99 баз данных по этой теме.

Подходы системной биологии часто основаны на использовании данных паномного анализа. [5] [6] Американское общество клинической онкологии (ASCO) определяет паномику как «взаимодействие всех биологических факторов». функций внутри клетки и с другими функциями организма, объединяя данные, собранные с помощью целевых тестов... и глобальных анализов (таких как секвенирование генома), с другой информацией, специфичной для пациента». [7]

Одноклеточная мультиомика

[ редактировать ]

Разделом области мультиомики является анализ многоуровневых одноклеточных данных , называемый одноклеточной мультиомикой. [8] [9] Этот подход дает нам беспрецедентную возможность взглянуть на многоуровневые переходы в здоровье и болезни на уровне отдельных клеток. Преимущество объемного анализа заключается в смягчении мешающих факторов, возникающих от вариаций от клетки к клетке, что позволяет выявлять гетерогенную архитектуру тканей. [8]

Методы параллельного одноклеточного геномного и транскриптомного анализа могут быть основаны на одновременной амплификации. [10] или физическое разделение РНК и геномной ДНК. [11] Они позволяют получить информацию, которую невозможно получить исключительно с помощью транскриптомного анализа, поскольку данные РНК не содержат, некодирующих геномных областей и информации, касающейся вариаций числа копий например, . Расширением этой методологии является интеграция одноклеточных транскриптомов в одноклеточные метиломы, сочетающая одноклеточное бисульфитное секвенирование. [12] [13] к одноклеточной РНК-Seq. [14] Другие методы запроса эпигенома, такие как одноклеточный ATAC-Seq. [15] и одноклеточный Hi-C [16] также существуют.

Другой, но связанной с этим проблемой является интеграция протеомных и транскриптомных данных. [17] [18] Один из подходов к выполнению таких измерений состоит в том, чтобы физически разделить лизаты отдельных клеток на две части, обрабатывая половину для РНК и половину для белков. [17] Содержание белка в лизатах можно измерить, например, с помощью анализов бесконтактного расширения (PEA), в которых используются антитела со штрих-кодом ДНК. [19] Другой подход использует комбинацию зондов РНК тяжелых металлов и белковых антител для адаптации масс-цитометрии для мультиомного анализа. [18]

Мультиомика и машинное обучение

[ редактировать ]

Параллельно с достижениями в области высокопроизводительной биологии машинного обучения процветают приложения для анализа биомедицинских данных. Интеграция анализа данных мультиомики и машинного обучения привела к открытию новых биомаркеров . [20] [21] [22] Например, один из методов проекта mixOmics реализует метод, основанный на разреженной регрессии частичных наименьших квадратов для выбора признаков (предполагаемых биомаркеров). [23] Единая и гибкая статистическая основа для интеграции разнородных данных, называемая «Регуляризованный обобщенный канонический корреляционный анализ» (RGCCA). [24] [25] [26] [27] ) позволяет идентифицировать такие предполагаемые биомаркеры. Эта структура реализована и доступна в свободном доступе в RGCCA R. пакете

Мультиомика в здоровье и болезни

[ редактировать ]
Обзор этапов 1 и 2 проекта микробиома человека.

В настоящее время мультиомика обещает заполнить пробелы в понимании здоровья человека и болезней, и многие исследователи работают над способами получения и анализа данных, связанных с болезнями. [28] Приложения варьируются от понимания взаимодействия хозяина с патогеном и инфекционных заболеваний, [29] [30] рак, [31] к лучшему пониманию хронических и сложных неинфекционных заболеваний [32] и совершенствование персонализированной медицины. [33]

Комплексный проект микробиома человека

[ редактировать ]

Вторая фаза проекта «Микробиом человека» стоимостью 170 миллионов долларов была сосредоточена на интеграции данных пациентов в различные наборы омических данных с учетом генетики хозяина, клинической информации и состава микробиома. [34] [35] На первом этапе основное внимание уделялось характеристике сообществ на разных участках тела. Фаза 2 была сосредоточена на интеграции мультиомных данных от хозяина и микробиома к заболеваниям человека. В частности, в проекте использовалась мультиомика, чтобы улучшить понимание взаимодействия микробиомов кишечника и носа с диабетом 2 типа . [36] Кишечные микробиомы и воспалительные заболевания кишечника [37] и вагинальные микробиомы и преждевременные роды. [38]

Системная иммунология

[ редактировать ]

Сложность взаимодействий в иммунной системе человека привела к созданию огромного количества многомасштабных омических данных, связанных с иммунологией. [39] Мультиомный анализ данных использовался для получения новой информации об иммунном ответе на инфекционные заболевания, такие как педиатрическая чикунгунья , [40] а также неинфекционные аутоиммунные заболевания . [41] Интегративная омика также широко использовалась для понимания эффективности и побочных эффектов вакцин — область, называемая системной вакцинологией. [42] Например, мультиомика была необходима для выявления связи изменений метаболитов плазмы и транскриптома иммунной системы в ответ на вакцинацию против опоясывающего герпеса . [43]

Список программ для мультиомного анализа

[ редактировать ]

Проект Bioconductor курирует множество пакетов R, направленных на интеграцию омических данных:

  • omicade4 , для множественного коинерционного анализа мультиомных наборов данных [44]
  • MultiAssayExperiment , предлагающий интерфейс биопроводника для перекрывания образцов. [45]
  • IMAS , пакет, ориентированный на использование мультиомных данных для оценки альтернативного сплайсинга. [46]
  • bioCancer — пакет для визуализации данных о мультиомном раке. [47]
  • mixOmics — набор многомерных методов интеграции данных. [23]
  • MultiDataSet — пакет для инкапсуляции нескольких наборов данных. [48]

Пакет RGCCA реализует универсальную структуру для интеграции данных. Этот пакет находится в свободном доступе в Comprehensive R Archive Network (CRAN) .

ОмикИнструменты [49] В базе данных дополнительно представлены пакеты R и другие инструменты для мультиомного анализа данных:

  • PaintOmics , веб-ресурс для визуализации наборов данных multi-omics. [50] [51]
  • SIGMA, программа Java, предназначенная для комплексного анализа наборов данных о раке. [52]
  • iOmicsPASS, инструмент на C++ для предсказания фенотипа на основе мультиомности. [53]
  • Grimon — графический интерфейс R для визуализации мультиомных данных. [54]
  • Omics Pipe — фреймворк на Python для воспроизводимой автоматизации мультиомного анализа данных. [55]

Мультиомные базы данных

[ редактировать ]

Основным ограничением классических омических исследований является выделение только одного уровня биологической сложности. Например, транскриптомные исследования могут предоставить информацию на уровне транскриптов, но на биологическое состояние образца влияет множество различных объектов ( геномные варианты , посттрансляционные модификации , продукты метаболизма, взаимодействующие организмы и т. д.). С появлением высокопроизводительной биологии становится все более доступным проведение множественных измерений, позволяющих проводить трансдоменные корреляции и выводы (например, уровни РНК и белков). Эти корреляции помогают строить более полные биологические сети , заполняя пробелы в наших знаниях.

Однако интеграция данных — непростая задача. Чтобы облегчить этот процесс, группы курировали базу данных и конвейеры для систематического изучения мультиомных данных:

См. также

[ редактировать ]

Ссылки

[ редактировать ]
  1. ^ Берсанелли, Маттео; Моска, Этторе; Ремондини, Дэниел; Джампьери, Энрико; Сала, Клаудия; Кастеллани, Гастоне; Миланези, Лучано (1 января 2016 г.). «Методы интеграции мультиомикальных данных: математические аспекты» . БМК Биоинформатика . 17 (2): С15. дои : 10.1186/s12859-015-0857-9 . ISSN   1471-2105 . ПМЦ   4959355 . ПМИД   26821531 .
  2. ^ Бок, Кристоф; Фарлик, Матиас; Шеффилд, Натан К. (август 2016 г.). «Мультиомика одиночных ячеек: стратегии и приложения» . Тенденции в биотехнологии . 34 (8): 605–608. дои : 10.1016/j.tibtech.2016.04.004 . ПМЦ   4959511 . ПМИД   27212022 .
  3. ^ Виланова, Кристина; Поркар, Мануэль (26 июля 2016 г.). «Достаточно ли мультиомиков?» . Природная микробиология . 1 (8): 16101. doi : 10.1038/nmicrobiol.2016.101 . ПМИД   27573112 . S2CID   3835720 .
  4. ^ Таразона С., Бальсано-Ногейра Л. и Конеса А. (2018). Интеграция мультиомных данных в экспериментах с временными рядами. два : 10.1016/bs.coac.2018.06.005
  5. ↑ Сессия PSB'14 «Паномика рака», заархивированная 23 сентября 2013 г., в Wayback Machine.
  6. ^ Молекулярный ландшафт рака: использование паномики для стимулирования изменений. Архивировано 9 ноября 2013 г. в Wayback Machine.
  7. ^ «Глоссарий». Ускорение прогресса в борьбе с раком: план ASCO по преобразованию клинических и трансляционных исследований рака (PDF) . Американское общество клинической онкологии. 2011. с. 28 . Проверено 13 сентября 2013 г.
  8. ^ Перейти обратно: а б Маколей, Иэн С.; Понтинг, Крис П.; Воэт, Тьерри (2017). «Одноклеточная мультиомика: множественные измерения из отдельных ячеек» . Тенденции в генетике . 33 (2): 155–168. дои : 10.1016/j.tig.2016.12.003 . ПМК   5303816 . ПМИД   28089370 .
  9. ^ Ху, Юджин; Ань, Цинь; Шу, Кэтрин; Трехо, Брэндон; Фан, Шусинь; Го, Ин (20 апреля 2018 г.). «Одноклеточная мультиомная технология: методология и применение» . Границы клеточной биологии и биологии развития . 6:28 . дои : 10.3389/fcell.2018.00028 . ISSN   2296-634X . ПМК   5919954 . ПМИД   29732369 .
  10. ^ Кестер, Леннарт Спанджаард, Бастиан Биенко, Магда ван Ауденарден, Александр Дей, Сиддхарт С. (2015). «Интегрированное секвенирование генома и транскриптома одной и той же клетки» . Природная биотехнология . 33 (3): 285–289. дои : 10.1038/nbt.3129 . OCLC   931063996 . ПМЦ   4374170 . ПМИД   25599178 . {{cite journal}}: CS1 maint: несколько имен: список авторов ( ссылка )
  11. ^ Маколей, Иэн С; Тенг, Мэйбл Дж; Харти, Уилфрид; Кумар, Парвин; Понтинг, Крис П.; Воэт, Тьерри (29 сентября 2016 г.). «Разделение и параллельное секвенирование геномов и транскриптомов одиночных клеток с использованием G&T-seq» . Протоколы природы . 11 (11): 2081–2103. дои : 10.1038/nprot.2016.138 . hdl : 20.500.11820/015ce29d-7e2d-42c8-82fa-cb1290b761c0 . ISSN   1754-2189 . ПМИД   27685099 . S2CID   24351548 .
  12. ^ Тан, Фучжоу; Вэнь, Лу; Ли, Сяньлун; У, Синлун; Чжу, Пин; Го, Хуншань (01 декабря 2013 г.). «Одноклеточные метиломные ландшафты эмбриональных стволовых клеток мыши и ранних эмбрионов проанализированы с использованием бисульфитного секвенирования с уменьшенным представлением» . Геномные исследования . 23 (12): 2126–2135. дои : 10.1101/гр.161679.113 . ISSN   1088-9051 . ПМЦ   3847781 . ПМИД   24179143 .
  13. ^ Келси, Гэвин; Рейк, Вольф; Стегл, Оливер; Эндрюс, Саймон Р.; Джулиан Пит; Сааде, Хеба; Крюгер, Феликс; Ангермюллер, Кристоф; Ли, Хизер Дж. (август 2014 г.). «Одноклеточное полногеномное бисульфитное секвенирование для оценки эпигенетической гетерогенности» . Природные методы . 11 (8): 817–820. дои : 10.1038/nmeth.3035 . ISSN   1548-7105 . ПМК   4117646 . ПМИД   25042786 .
  14. ^ Ангермюллер, Кристоф; Кларк, Стивен Дж; Ли, Хизер Дж; Маколей, Иэн С; Тенг, Мэйбл Дж; Ху, Тим Сяомин; Крюгер, Феликс; Смоллвуд, Себастьян А; Понтинг, Крис П. (11 января 2016 г.). «Параллельное секвенирование отдельных клеток связывает транскрипционную и эпигенетическую гетерогенность» . Природные методы . 13 (3): 229–232. дои : 10.1038/nmeth.3728 . ISSN   1548-7091 . ПМЦ   4770512 . ПМИД   26752769 .
  15. ^ Гринлиф, Уильям Дж.; Чанг, Ховард Ю.; Снайдер, Майкл П.; Майкл Л. Гонсалес; Рафф, Дэйв; Литценбургер, Ульрике М.; Ву, Пекин; Буэнростро, Джейсон Д. (июль 2015 г.). «Доступность одноклеточного хроматина раскрывает принципы регуляторных вариаций» . Природа . 523 (7561): 486–490. Бибкод : 2015Natur.523..486B . дои : 10.1038/nature14590 . ISSN   1476-4687 . ПМЦ   4685948 . ПМИД   26083756 .
  16. ^ Фрейзер, Питер; Танай, Амос; Лауэ, Эрнест Д.; Дин, Венди; Яффе, Эйтан; Шенфельдер, Стефан; Стивенс, Тим Дж.; Люблинг, Янив; Нагано, Такаши (октябрь 2013 г.). «Одноклеточный Hi-C обнаруживает межклеточную изменчивость структуры хромосом» . Природа . 502 (7469): 59–64. Бибкод : 2013Natur.502...59N . дои : 10.1038/nature12593 . ISSN   1476-4687 . ПМК   3869051 . ПМИД   24067610 .
  17. ^ Перейти обратно: а б Дарманис, Спирос; Галлант, Кэролайн Джули; Маринеску, Войчита Дана; Никлассон, Миа; Сегерман, Анна; Фламуракис, Георгиос; Фредрикссон, Саймон; Ассарссон, Эрика; Лундберг, Мартин (12 января 2016 г.). «Одновременное мультиплексное измерение РНК и белков в отдельных клетках» . Отчеты по ячейкам . 14 (2): 380–389. дои : 10.1016/j.celrep.2015.12.021 . ISSN   2211-1247 . ПМЦ   4713867 . ПМИД   26748716 .
  18. ^ Перейти обратно: а б Герардини, Пьер Федерико; Нолан, Гарри П.; Чен, Ши-Ю; Се, Елена Вайоминг; Зундер, Эли Р.; Бава, Феличе-Алессио; Фрей, Андреас П. (март 2016 г.). «Высокомультиплексное одновременное обнаружение РНК и белков в отдельных клетках» . Природные методы . 13 (3): 269–275. дои : 10.1038/nmeth.3742 . ISSN   1548-7105 . ПМЦ   4767631 . ПМИД   26808670 .
  19. ^ Ассарссон, Эрика; Лундберг, Мартин; Холмквист, Йоран; Бьёркестен, Йохан; Бухт Торсен, Стайн; Экман, Дэниел; Эрикссон, Анна; Реннел Диккенс, Эмма; Олссон, Сандра (22 апреля 2014 г.). «Гомогенный иммуноанализ на 96-плекс ПЭА, демонстрирующий высокую чувствительность, специфичность и отличную масштабируемость» . ПЛОС ОДИН . 9 (4): е95192. Бибкод : 2014PLoSO...995192A . дои : 10.1371/journal.pone.0095192 . ISSN   1932-6203 . ПМЦ   3995906 . ПМИД   24755770 .
  20. ^ Гармир, Лана X.; Чаудхари, Кумардип; Хуан, Сидзя (2017). «Больше, значит лучше: недавний прогресс в методах интеграции данных с несколькими Omics» . Границы генетики . 8 : 84. дои : 10.3389/fgene.2017.00084 . ISSN   1664-8021 . ПМЦ   5472696 . ПМИД   28670325 .
  21. ^ Тагкопулос, Илиас; Ким, Минсын (2018). «Методы интеграции данных и прогнозного моделирования для наборов данных с несколькими омиками». Молекулярная омика . 14 (1): 8–25. дои : 10.1039/C7MO00051K . ПМИД   29725673 .
  22. ^ Лин, Юджин; Лейн, Сянь-Юань (20 января 2017 г.). «Подходы машинного обучения и системной геномики к данным мультиомики» . Биомаркерное исследование . 5 (1): 2. дои : 10.1186/s40364-017-0082-y . ISSN   2050-7771 . ПМЦ   5251341 . ПМИД   28127429 .
  23. ^ Перейти обратно: а б Рохарт, Флориан; Готье, Бенуа; Сингх, Амрит; Ле Цао, Ким Ань (14 февраля 2017 г.). «mixOmics: пакет R для выбора функций omics и интеграции нескольких данных» . PLOS Вычислительная биология . 13 (11): e1005752. Бибкод : 2017PLSCB..13E5752R . bioRxiv   10.1101/108597 . дои : 10.1371/journal.pcbi.1005752 . ПМК   5687754 . ПМИД   29099853 .
  24. ^ Тененхаус, Артур; Тененхаус, Мишель (17 марта 2011 г.). «Регуляризованный обобщенный канонический корреляционный анализ» . Психометрика . 76 (2): 257–284. дои : 10.1007/s11336-011-9206-8 . ISSN   0033-3123 .
  25. ^ Тененхаус, А.; Филипп, К.; Гиймо, В.; Ле Цао, К.-А.; Гриль, Дж.; Фруэн, В. (17 февраля 2014 г.). «Выбор переменных для обобщенного канонического корреляционного анализа» . Биостатистика . 15 (3): 569–583. doi : 10.1093/biostatistics/kxu001 . ISSN   1465-4644 .
  26. ^ Тененхаус, Артур; Филипп, Кэти; Фруэн, Винсент (октябрь 2015 г.). «Обобщенный канонический корреляционный анализ ядра» . Вычислительная статистика и анализ данных . 90 : 114–131. дои : 10.1016/j.csda.2015.04.004 . ISSN   0167-9473 .
  27. ^ Тененхаус, Мишель; Тененхаус, Артур; Гроенен, Патрик Дж. Ф. (23 мая 2017 г.). «Регуляризованный обобщенный канонический корреляционный анализ: основа для методов последовательных многоблочных компонентов» . Психометрика . 82 (3): 737–777. дои : 10.1007/s11336-017-9573-x . ISSN   0033-3123 .
  28. ^ Хасин, Йехудит; Селдин, Маркус; Лусис, Олдонс (5 мая 2017 г.). «Мультиомные подходы к болезням» . Геномная биология . 18 (1): 83. дои : 10.1186/s13059-017-1215-1 . ISSN   1474-760X . ПМК   5418815 . ПМИД   28476144 .
  29. ^ Хан, Мохд М.; Эрнст, Орна; Манес, Натан П.; Ойлер, Бенджамин Л.; Фрейзер, Иэн, округ Колумбия; Гудлетт, Дэвид Р.; Нита-Лазар, Александра (11 марта 2019 г.). «Стратегии мультиомики раскрывают взаимодействие хозяина и патогена». ОКС Инфекционные болезни . 5 (4): 493–505. doi : 10.1021/acsinfecdis.9b00080 . ISSN   2373-8227 . ПМИД   30857388 . S2CID   75137107 .
  30. ^ Адерем, Алан; Адкинс, Джошуа Н.; Ансонг, Чарльз; Галаган, Джеймс; Кайзер, Шари; Корт, Маркус Дж.; Закон, Дж. Линн; Макдермотт, Джейсон Г.; Пролл, Шон К. (01 февраля 2011 г.). «Системно-биологический подход к исследованию инфекционных заболеваний: инновационная парадигма исследования патоген-хозяин» . мБио . 2 (1): e00325-10. дои : 10.1128/mbio.00325-10 . ISSN   2150-7511 . ПМК   3034460 . ПМИД   21285433 .
  31. ^ Муштури, Н.; Смит, Р.Д.; Пайпер, К; Прашант, Г; Эванс, Джей-Джей; Карси, М. (4 марта 2022 г.). «Обзор мультиомных платформ в патогенезе аденомы гипофиза» . Границы бионауки (Landmark Edition) . 27 (3): 77. дои : 10.31083/j.fbl2703077 . ПМИД   35345309 . S2CID   247560386 .
  32. ^ Ян, Цзинвэнь; Рисачер, Шеннон Л.; Шен, Ли; Сайкин, Эндрю Дж. (30 июня 2017 г.). «Сетевые подходы к системному биологическому анализу сложных заболеваний: интегративные методы для мультиомикальных данных» . Брифинги по биоинформатике . 19 (6): 1370–1381. дои : 10.1093/нагрудник/bbx066 . ISSN   1467-5463 . ПМК   6454489 . ПМИД   28679163 .
  33. ^ Он, Фэн Ц.; Оллерт, Маркус; Баллинг, Руди; Боде, Себастьян Ф.Н.; Делхалле, Сильви (06 февраля 2018 г.). «Дорожная карта к персонализированной иммунологии» . npj Системная биология и приложения . 4 (1): 9. дои : 10.1038/s41540-017-0045-9 . ISSN   2056-7189 . ПМЦ   5802799 . ПМИД   29423275 .
  34. ^ Проктор, Лита М.; Кризи, Хизер Х.; Феттвайс, Дженнифер М.; Ллойд-Прайс, Джейсон; Махуркар, Ануп; Чжоу, Вэньюй; Бак, Грегори А.; Снайдер, Майкл П.; Штраус, Джером Ф. (май 2019 г.). «Проект интегративного микробиома человека» . Природа . 569 (7758): 641–648. Бибкод : 2019Natur.569..641I . дои : 10.1038/s41586-019-1238-8 . ISSN   1476-4687 . ПМК   6784865 . ПМИД   31142853 .
  35. ^ «Что будет с микробиомным сообществом после проекта «Интегративный микробиом человека»?» . Природа . 569 (7758): 599. 29 мая 2019 г. Бибкод : 2019Natur.569Q.599. . дои : 10.1038/d41586-019-01674-w . ПМИД   31142868 . S2CID   169035865 .
  36. ^ Снайдер, Майкл; Вайнсток, Джордж М.; Содергрен, Эрика; Маклафлин, Трейси; Це, Дэвид; Рост, Ханнес; Пининг, Брайан; Кукурба, Ким; Роуз, София Мирьям Шюсслер-Фьоренца (май 2019 г.). «Продольная мультиомика динамики хозяин-микроб при предиабете» . Природа . 569 (7758): 663–671. Бибкод : 2019Natur.569..663Z . дои : 10.1038/s41586-019-1236-x . ISSN   1476-4687 . ПМК   6666404 . ПМИД   31142858 .
  37. ^ Хаттенхауэр, Кертис; Ксавье, Рамник Дж.; Вламакис, Гера; Францоза, Эрик А.; Клиш, Клэри Б.; Винтер, Харланд С.; Стаппенбек, Таддеус С.; Петрозино, Джозеф Ф.; Макговерн, Дермот П.Б. (май 2019 г.). «Мультиомика микробной экосистемы кишечника при воспалительных заболеваниях кишечника» . Природа . 569 (7758): 655–662. Бибкод : 2019Natur.569..655L . дои : 10.1038/s41586-019-1237-9 . ISSN   1476-4687 . ПМК   6650278 . ПМИД   31142855 .
  38. ^ Бак, Грегори А.; Штраус, Джером Ф.; Джефферсон, Кимберли К.; Хендрикс-Муньос, Карен Д.; Виджесурия, Н. Ромеш; Рубенс, Крейг Э.; Граветт, Майкл Г.; Секстон, Эмбер Л.; Чаффин, Дональд О. (июнь 2019 г.). «Вагинальный микробиом и преждевременные роды» . Природная медицина . 25 (6): 1012–1021. дои : 10.1038/s41591-019-0450-2 . ISSN   1546-170Х . ПМК   6750801 . ПМИД   31142849 .
  39. ^ Кидд, Брайан А; Питерс, Лорен А; Шадт, Эрик Э; Дадли, Джоэл Т. (21 января 2014 г.). «Объединение иммунологии с информатикой и многомасштабной биологией» . Природная иммунология . 15 (2): 118–127. дои : 10.1038/ni.2787 . ISSN   1529-2908 . ПМК   4345400 . ПМИД   24448569 .
  40. ^ Харрис, Ева; Касарскис, Эндрю; Волински, Стивен М.; Суарес-Фариньяс, Майте; Чжу, Цзюнь; Ван, Ли; Забальзамированный, Ангел; Томас, Гуахира П.; Стюарт, Майкл Г. (01 августа 2018 г.). «Комплексное врожденное иммунное профилирование инфекции, вызванной вирусом чикунгунья, в педиатрических случаях» . Молекулярная системная биология . 14 (8):e7 дои : 10.15252/msb.20177862 . ISSN   1744-4292 . ПМК   6110311 . ПМИД   30150281 .
  41. ^ Файрштейн, Гэри С.; Ван, Вэй; Гей, Штеффен; Болл, Скотт Т.; Барток, Беатрикс; Бойл, Дэвид Л.; Уитакер, Джон В. (22 апреля 2015 г.). «Интегративный омический анализ ревматоидного артрита определяет неочевидные терапевтические цели» . ПЛОС ОДИН . 10 (4): e0124254. Бибкод : 2015PLoSO..1024254W . дои : 10.1371/journal.pone.0124254 . ISSN   1932-6203 . ПМК   4406750 . ПМИД   25901943 .
  42. ^ Пулендран, Бали; Ли, Шужао; Накая, Хелдер И. (29 октября 2010 г.). «Системная вакцинология» . Иммунитет . 33 (4): 516–529. doi : 10.1016/j.immuni.2010.10.006 . ISSN   1074-7613 . ПМК   3001343 . ПМИД   21029962 .
  43. ^ Ли, Шужао; Салливан, Николь Л.; Руфаэль, Надин; Ю, Тяньвэй; Бэнтон, София; Маддур, Мохан С.; Маккосленд, Меган; Чиу, Кристофер; Каннифф, Дженнифер (18 мая 2017 г.). «Метаболические фенотипы ответа на вакцинацию у человека» . Клетка . 169 (5): 862–877.e17. дои : 10.1016/j.cell.2017.04.026 . ISSN   0092-8674 . ПМК   5711477 . ПМИД   28502771 .
  44. ^ Мэн, Чен; Кастер, Бернхард; Калхейн, Эдин С; Голами, Амин (2014). «Многовариантный подход к интеграции наборов данных multi-omics» . БМК Биоинформатика . 15 (1): 162. дои : 10.1186/1471-2105-15-162 . ISSN   1471-2105 . ПМК   4053266 . ПМИД   24884486 .
  45. ^ Рамос, Марсель; Шиффер, Лукас; Ре, Анжела; Ажар, Римша; Басуния, Азфар; Родригес, Кармен; Чан, Тиффани; Чепмен, Фил; Дэвис, Шон Р.; Гомес-Кабреро, Дэвид; Калхейн, Эдин К.; Хайбе-Кейнс, Бенджамин; Хансен, Каспер Д.; Кодали, Ханиш; Луи, Мари С.; Мер, Арвинд С.; Ристер, Маркус; Морган, Мартин; Кэри, Винс; Уолдрон, Леви (1 ноября 2017 г.). «Программное обеспечение для интеграции мультиомных экспериментов в биопроводнике» . Исследования рака . 77 (21): e39–e42. дои : 10.1158/0008-5472.CAN-17-0344 . ПМЦ   5679241 . ПМИД   29092936 .
  46. ^ Сонгюн Хан, Ёнхи Ли (2017), IMAS , Bioconductor, doi : 10.18129/b9.bioc.imas , получено 28 июня 2019 г.
  47. ^ Карим Межуд [Aut, Cre] (2017), bioCancer , Bioconductor, doi : 10.18129/b9.bioc.biocancer , получено 28 июня 2019 г.
  48. ^ Эрнандес-Феррер, Карлес; Руис-Аренас, Карлос; Бельтран-Гомила, Альба; Гонсалес, Хуан Р. (17 января 2017 г.). «MultiDataSet: пакет R для инкапсуляции нескольких наборов данных с применением для интеграции данных» . БМК Биоинформатика . 18 (1): 36. дои : 10.1186/s12859-016-1455-1 . ISSN   1471-2105 . ПМК   5240259 . ПМИД   28095799 .
  49. ^ «Воспользуйтесь преимуществами механизма биологического понимания» . омикX . Проверено 26 июня 2019 г.
  50. ^ Конеса, Ана; Допасо, Хоакин; Гарсиа-Лопес, Федерико; Гарсиа-Алькальде, Фернандо (1 января 2011 г.). «Paintomics: веб-инструмент для совместной визуализации данных транскриптомики и метаболомики» . Биоинформатика . 27 (1): 137–139. doi : 10.1093/биоинформатика/btq594 . ISSN   1367-4803 . ПМЦ   3008637 . ПМИД   21098431 .
  51. ^ Конеса, Ана; Паппас, Георгиос Дж.; Фурио-Тари, Педро; Бальсано-Ногейра, Леандро; Мартинес-Мира, Карлос; Таразона, Соня; Эрнандес-де-Дьего, Рафаэль (2 июля 2018 г.). «PaintOmics 3: веб-ресурс для анализа путей и визуализации данных мультиомики» . Исследования нуклеиновых кислот . 46 (W1): W503–W509. дои : 10.1093/nar/gky466 . ISSN   0305-1048 . ПМК   6030972 . ПМИД   29800320 .
  52. ^ Чари, Радж; Коу, Брэдли П.; Ведсельтофт, Крейг; Бенетти, Мари; Уилсон, Ян М.; Вучич, Эмили А.; Маколей, Калум; Нг, Раймонд Т.; Лам, Ван Л. (07 октября 2008 г.). «SIGMA2: Система интегративного геномного многомерного анализа раковых геномов, эпигеномов и транскриптомов» . БМК Биоинформатика . 9 (1): 422. дои : 10.1186/1471-2105-9-422 . ISSN   1471-2105 . ПМК   2571113 . ПМИД   18840289 .
  53. ^ Чхве, Хёнвон; Юинг, Роб; Чой, Квок Пуи; Фермин, Дамиан; Ко, Хироми В.Л. (23 июля 2018 г.). «iOmicsPASS: новый метод интеграции данных мультиомики в биологические сети и открытия прогнозирующих подсетей» . bioRxiv : 374520. doi : 10.1101/374520 . S2CID   92157115 .
  54. ^ Канаи, Масахиро; Маэда, Юичи; Окада, Юкинори (19 июня 2018 г.). «Гримон: графический интерфейс для визуализации мультиомных сетей» . Биоинформатика . 34 (22): 3934–3936. doi : 10.1093/биоинформатика/bty488 . ISSN   1367-4803 . ПМК   6223372 . ПМИД   29931190 .
  55. ^ Су, Андрей И.; Логерсио, Сальваторе; Карланд, Тристан М.; Дюком, Жан-Кристоф; Джоя, Луи; Мейснер, Тобиас; Фиш, Кэтлин М. (01 июня 2015 г.). «Omics Pipe: общественная платформа для воспроизводимого анализа данных с несколькими омиками» . Биоинформатика . 31 (11): 1724–1728. doi : 10.1093/биоинформатика/btv061 . ISSN   1367-4803 . ПМЦ   4443682 . ПМИД   25637560 .
  56. ^ Монтегю, Элизабет; Стэнберри, Ларисса; Хигдон, Роджер; Янко, Имре; Ли, Элейн; Андерсон, Натаниэль; Шуаньер, Джон; Стюарт, Элизабет; Яндл, Грегори (июнь 2014 г.). «MOPED 2.5 — интегрированный ресурс Multi-Omics: база данных выражений профилирования Multi-Omics теперь включает данные транскриптомики» . OMICS: Журнал интегративной биологии . 18 (6): 335–343. дои : 10.1089/omi.2014.0061 . ISSN   1536-2310 . ПМК   4048574 . ПМИД   24910945 .
  57. ^ Чжан, Бин; Ван, Цзин; Штрауб, Питер; Васайкар, Сухас В. (04 января 2018 г.). «LinkedOmics: анализ данных мультиомики внутри и между 32 типами рака» . Исследования нуклеиновых кислот . 46 (Д1): Д956–Д963. дои : 10.1093/нар/gkx1090 . ISSN   0305-1048 . ПМЦ   5753188 . ПМИД   29136207 .
  58. ^ «LinkedOmics::Войти» . www.linkedomics.org . Проверено 26 июня 2019 г.
  59. ^ Кан, Чжэнъянь; Рейто, Пол А.; Робертс, Питер; Дин, Ин; Чинг, Кейт; Ван, Кай; Дэн, Шибин; Шефзик, Сабина; Эстрелла, Хизер (январь 2016 г.). «OASIS: веб-платформа для изучения данных мультиомики рака». Природные методы . 13 (1): 9–10. дои : 10.1038/nmeth.3692 . ISSN   1548-7105 . ПМИД   26716558 . S2CID   38621277 .
  60. ^ Ву, Цзяци; Ху, Чэнь, Яовен; Чжан, Цзянь, Ханью; Шао, Ин, Сяоминь (май 2017 г.) . гены рака молочной железы» . Потенциальные : 7 45235. Bibcode : 2017NatSR . doi « 10.1038 1) : ISSN   2045-2322 . ...   / 745235W srep45235   регуляторные (
  61. ^ Хуси, Хольгер; Патель, Алиша; Фернандес, Марко (12 ноября 2018 г.). «C/VDdb: база данных мультиомного профиля экспрессии для основанного на знаниях подхода к сердечно-сосудистым заболеваниям (ССЗ)» . ПЛОС ОДИН . 13 (11): e0207371. Бибкод : 2018PLoSO..1307371F . дои : 10.1371/journal.pone.0207371 . ISSN   1932-6203 . ПМК   6231654 . ПМИД   30419069 .
  62. ^ Гупта, Амит Кумар; Каур, Карамбир; Раджпут, Аканкша; Дханда, Сандип Кумар; Сегал, Маника; Хан, штат Мэриленд Шоаиб; Монга, Иша; Дар, Шоукат Ахмад; Сингх, Сандип (16 сентября 2016 г.). «ZikaVR: интегрированный ресурс по вирусу Зика для геномики, протеомики, филогенетического и терапевтического анализа» . Научные отчеты . 6 (1): 32713. Бибкод : 2016НатСР...632713Г . дои : 10.1038/srep32713 . ISSN   2045-2322 . ПМК   5025660 . ПМИД   27633273 .
  63. ^ Тагкопулос, Илиас; Виолета Зорракино; Рай, Навнеет; Ким, Минсын (07 октября 2016 г.). «Интеграция мультиомики точно предсказывает состояние клеток в неизученных условиях для Escherichia coli» . Природные коммуникации . 7 : 13090. Бибкод : 2016NatCo...713090K . дои : 10.1038/ncomms13090 . ISSN   2041-1723 . ПМК   5059772 . ПМИД   27713404 .
  64. ^ Ли, Гоцзин; Лу, Чжунфу; Линь, Цзяндун; Ху, Яовэн; Юньпин Хуан; Ван, Баоген; У, Синьи; Ву, Сяохуа; Сюй, Пей (26 февраля 2018 г.). «GourdBase: геномно-центрированная мультиомная база данных бутылочной тыквы ( Lagenaria siceraria ), экономически важной культуры тыквы» . Научные отчеты . 8 (1): 3604. Бибкод : 2018NatSR...8.3604W . дои : 10.1038/s41598-018-22007-3 . ISSN   2045-2322 . ПМК   5827520 . ПМИД   29483591 .
  65. ^ Лю, Хайцзюнь; Ван, Инцзе; Тянь, Цзунлинь; Чжан, Си; Лю, Наньцян; «МОДЕМ: упаковка данных с несколькими омиками» . добыча полезных ископаемых в кукурузе» . База данных . 2016 : baw117. doi : /baw117 . ISSN   1758-0463 . PMC   4976297. . PMID   27504011 10.1093/ database
  66. ^ Сюй, Донг; Нгуен, Генри Т.; Стейси, Гэри; Гаудиелло, Эрик С.; Эндакотт, Райан З.; Чжан, Хунсинь; Лю, Ян; Чен, Шиюань; Фитцпатрик, Майкл Р. (1 января 2014 г.). «База знаний о сое (SoyKB): веб-ресурс для интеграции трансляционной геномики сои и молекулярной селекции» . Исследования нуклеиновых кислот . 42 (Д1): Д1245–Д1252. дои : 10.1093/nar/gkt905 . ISSN   0305-1048 . ПМЦ   3965117 . ПМИД   24136998 .
  67. ^ Самарас, Патрокл; Шмидт, Тобиас; Фрейно, Мартин; Гессулат, Зигфрид; Райнеке, Мария; Джарзаб, Анна; Зеча, Яна; Мергнер, Джулия; Джансанти, Пьеро; Эрлих, Ганс-Кристиан; Айше, Стефан (08 января 2020 г.). «ProteomicsDB: ресурс мультиомики и мультиорганизмов для исследований в области наук о жизни» . Исследования нуклеиновых кислот . 48 (Д1): Д1153–Д1163. дои : 10.1093/nar/gkz974 . ISSN   0305-1048 . ПМЦ   7145565 . PMID   31665479 .
Retrieved from "https://en.wikipedia.org/w/index.php?title=Multiomics&oldid=1220954196"
Arc.Ask3.Ru: конец переведенного документа.
Arc.Ask3.Ru
Номер скриншота №: 8c9391a6735f7c5a6b8e43d683cefc63__1714163400
URL1:https://arc.ask3.ru/arc/aa/8c/63/8c9391a6735f7c5a6b8e43d683cefc63.html
Заголовок, (Title) документа по адресу, URL1:
Multiomics - Wikipedia
Данный printscreen веб страницы (снимок веб страницы, скриншот веб страницы), визуально-программная копия документа расположенного по адресу URL1 и сохраненная в файл, имеет: квалифицированную, усовершенствованную (подтверждены: метки времени, валидность сертификата), открепленную ЭЦП (приложена к данному файлу), что может быть использовано для подтверждения содержания и факта существования документа в этот момент времени. Права на данный скриншот принадлежат администрации Ask3.ru, использование в качестве доказательства только с письменного разрешения правообладателя скриншота. Администрация Ask3.ru не несет ответственности за информацию размещенную на данном скриншоте. Права на прочие зарегистрированные элементы любого права, изображенные на снимках принадлежат их владельцам. Качество перевода предоставляется как есть. Любые претензии, иски не могут быть предъявлены. Если вы не согласны с любым пунктом перечисленным выше, вы не можете использовать данный сайт и информация размещенную на нем (сайте/странице), немедленно покиньте данный сайт. В случае нарушения любого пункта перечисленного выше, штраф 55! (Пятьдесят пять факториал, Денежную единицу (имеющую самостоятельную стоимость) можете выбрать самостоятельно, выплаичвается товарами в течение 7 дней с момента нарушения.)