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TCGAGEO及SEER数据库免费做分析金弗康机构与组织,EditSprings,艾德思

论文翻译 | 2019/04/12 09:27:11  | 191 次浏览

随着大数据时代的到来,各种生物类公共数据库井喷,其中就包括Gene Expression Omnibus (GEO)基因表达数据库和(SEER)数据库,科研人员有没有一种方式可以不做实验不查史,直接调用现有数据发表sci文章呢?公共数据库即提供了这样的可能.本次学习班讲授领域熟为人知的基因图谱The Cancer Genome Atlas(TCGA)数据库和基因表达数据库及监测/流行bing学和结果(SEER)数据库.TCGA由NCI牵头,作为美国攻克ai计划的一个大项目,系统提供了ai zheng多组学测序和芯片数据,在写论文中,论文润色可以节省很多发文时间,在此推荐editsprings提供的sci论文翻译润色服务。

包括Gene expression, D,methylation, Copy Number Variation, Mutation等结果,同时也附有相应各测序样本的完整临床资料.TCGA为肿liu基础学和转化学研究者提供了海量的基因组数据和与其关联的临床数据,这为挖掘有意义的基因组变化和发现影响起始/发展/分化/转移等生物学机制提供了海量数据基础. GEO数据库是当今*/*全面的公共基因表达数据资源.不仅可以上传自己的数据,而且还可以免费下载数据库中和自己研究方向类似甚至相同的数据来进行分析,为自己的研究提供一些启示或者验证.而美国的SEER数据库由美国国立研究所(National Cancer Institute,NCI)于1973 年所建立,其后每年定期更新,是北美*代表性的大型临床登记注册数据库之一,收集了各个种的理信息和预后数据,并向全世界开放,为医的循证实践及研究提供了宝贵的*手资料.

然而传统的基础医和临医研究者缺乏信息学基础来处理这些大规模数据,因而在面对这些极其有价值的公共数据时,往往心有余而力不足.作为医学信息领域研究者,我们需要将信息学和统计学知识运用到癌症公共数据分析的研究当中,作为连接大数据与研究者之间的一个纽带,帮助研究者去更好地挖掘利用这些数据.

本次提供了一次系统了解 TCGA/GEO 和 SEER 数据产生,糅合/分析及挖掘的课程,使基础医学和临医研究者能更好地挖掘这些公共数据,以便为自身科研项目服务.本次涵盖拟解决的问题包括:1/免费获取并安装genespring和cytoscape软件;2/将系统了解芯片分析相关知识,手把手教会使用genespring,轻松完成各种GEO数据类型的芯片分析;3/结合论文实例和实战经验,熟悉数据挖掘论文等的基本套路,详细学习系统生物学的相关知识,手把手指导,学会使用cytoscape,掌握例如构建蛋白互作网络和调控网络等芯片下游分析等实用技能 ;4/了解TCGA数据库知识,无需编程分析就能使用各种类型数据(mRNA, miRNA, 蛋白, 甲基化, 拷贝数等).5/SEER数据库的基本情况/获取方法/数据库结构及基本统计方式.6/近年来国内外基于TCGA和SEER数据挖掘的经典案例,重点对基于TCGA和SEER数据库的数据挖掘和课题设计进行讨论.

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