Tag Archives: Bioinformatik

BIS ZUR: Es gibt eine Hauptdaten Wissenschaftler für die US-. DJ Patil.

Ich weiß, es gibt eine Menge Hype und Drama über “Große Datenmengen”, von denen einige über-the-top. Aber es gibt reale Bedürfnisse und echte Chance in allen Arten von Daten, die wir generieren sowie. So haben wir jetzt eine Hauptdaten Wissenschaftler in den USA. Ich fand die Nachrichten auf die NIH Daten Wissenschaft Blog, wo sie mehr Links, um diesen Video, wo DJ Patil erklärt mehr über diese Rolle und die Gründe.

Highlights der Videos, falls Sie kann jetzt nicht hören:

~ 6min ruft er “Bioinformatik” als Raum der Schwerpunkt

~ 10min er speziell Gespräche in der Zusammenarbeit mit Phil Bourne und NIH darum, Daten Wissenschaft und Bioinformatik zusammen.

Das Weiße Haus Mitteilung über Patil verweist auf die Precision Medicine Anstrengungen. 1.29.15_precision_medicine

Präzisions-Medizin. Medizinische und genomischen Daten bietet eine unglaubliche Gelegenheit, von einem "one-size-fits-all" Ansatz für eine wahrhaft individuelle System Übergang zur Gesundheitsversorgung, eine, die individuelle Unterschiede in der Menschen Gene berücksichtigt, Umgebungen, und Lebensstile, um eine optimale Vorbeugung und Behandlung von Krankheiten. Wir werden durch die unter neuen Precision Medicine Initiative des Präsidenten durchgeführt Zusammenarbeit öffentlicher und privater Anstrengungen, um eine neue Ära der verantwortungsvolle und sichere Daten-basierten Gesundheitsversorgung katalysieren arbeiten.

Er bittet um Ihre Hilfe. Sie bauen sich Teams. Er will, dass alle Besuche die Website und sehen, ob sie dazu beitragen können.

US Data Service: http://whitehouse.gov/USDS

Folgen Siedpatil auf Twitter: https://twitter.com/dpatil

Hutspitze zu Beth Russell am NIH Daten Wissenschaft Blog genannt Eingangs | Ausgabe: https://nihdatascience.wordpress.com/2015/02/24/dj-patil-is-the-new-chief-data-scientist-of-the-united-states/

Cambridge Healthtech Institute gibt den Erwerb OpenHelix

Cambridge Healthtech Institute (CHI) hat den Kauf der in Washington ansässigen OpenHelix, der Anbieter von Online-und Vor-Ort-Training auf einige der beliebtesten und leistungsstärksten Open-Access-Bioinformatik-Ressourcen im Web.

"Zu wissen, wie Sie die neuesten Bioinformatik-Tools ist entscheidend für die Genomforschung, die nur an Bedeutung gewinnen,", Sagte Phillips Kuhl, Präsident der Cambridge Healthtech Institute "Mit einer mehr als zehn Jahren Erfahrung in der Entwicklung und Präsentation von Schulungen zu Open-Access-Datenbanken und Bioinformatik-Programme, OpenHelix ist ein Instrumental-Service für Forscher und ein Schlüssel Neben CHI-Familie von Konferenz-und Schulungsprodukten. "

OpenHelix das Cambridge Healthtech Institute als eine Abteilung der Bio-IT World beitreten, eine führende Quelle für Nachrichten und Meinungen über Technologie und strategische Innovation in den Life Sciences, einschließlich der Wirkstoffforschung und Entwicklung. "OpenHelix bringt Bio-IT World eine umfangreiche und solide Publikum in der akademischen Forschungsgemeinschaft, sowie die Möglichkeit, unsere bestehenden Publikum eine wertvolle Trainingsproduktlinie erweitern,"Haben Sie mehr Scimemi, Herausgeber der Bio-IT World, "Training, dass viele unserer Leser müssen für sich selbst oder ihre Mitarbeiter oder Studenten, sondern möglicherweise nicht bewusst sein."

"Wir sind stolz auf den Erfolg, den wir in der Vergangenheit gehabt haben, mit einigen der Top-Universitäten und medizinischen Hochschulen zu abonnieren OpenHelix,", Sagte Scott Drehmaschine, CEO von OpenHelix "Arbeiten mit Bio-IT World bringt uns die Infrastruktur, Ressourcen, und Reichweite im Markt müssen wir unsere Tutorials weiter wachsen, Abonnements, und Produktangebote. "

Als Teil der Akquisition, Scott Drehmaschine, CEO und Co-Gründer von OpenHelix wird General Manager der OpenHelix Einheit und Mary Mangan werden, Präsident und Mitbegründer von OpenHelix wird Direktor werden, Produkt und Inhalt des OpenHelix Einheit.

Über Bio-IT World (www.Bio-ITWorld.com)
Bio-IT World bietet eine hervorragende Abdeckung von Spitzen Trends und Technologien, die Auswirkungen auf die Verwaltung und Analyse von Daten Biowissenschaften, einschließlich der nächsten Generation Sequenzierung, Drug Discovery, prädiktive und Systembiologie, Informatik-Tools, klinischen Studien, und personalisierte Medizin. Durch eine Vielzahl von Quellen, einschließlich, Bio-ITWorld.com, Weekly Update-Newsletter und die Bio-IT World News Bulletins, Bio-IT World ist eine führende Quelle für Nachrichten und Meinung auf Technologie und strategische Innovation in den Life Sciences, einschließlich der Wirkstoffforschung und Entwicklung.

Über Cambridge Healttech Institut (www.chicorporate.com)
Cambridge Healthtech Institute (CHI), in Gründung 1992, ist der Branchenführer bei der Bereitstellung von überlegenen Qualität der wissenschaftlichen Informationen, um herausragende Forscher und Business-Experten aus Top-Pharma-, Biotech, und akademischen Organisationen. Liefert eine Auswahl von Ressourcen wie Veranstaltungen, Berichte, Publikationen und eNewsletter, Portfolio von Produkten CHI gehören Cambridge Healthtech Institute Konferenzen, Barnett Weiterbildung, Insight Pharma Reports, Cambridge Marketing Consultants, Cambridge Meeting Planners, Knowledge Foundation und Cambridge Healthtech Media Group, die Bio-IT World und Klinische Informatik Nachrichten enthält.

Über OpenHelix (www.openhelix.com)
OpenHelix, ein Unternehmen, Washington State, wurde gegründet 2003 die Ausbildung auf das, was war dann ein noch jungen, aber schnell wachsenden Markt der Open-Access-Web-basierte Ressourcen der Bioinformatik. OpenHelix hat Ausbildung und aufsuchende Dienste für viele Anbieter von Ressourcen zur Verfügung gestellt, wie der UCSC Genome Browser, OMIM, und der Protein Data Bank (HVE RSCB). OpenHelix erhielt ein $1.2 Millionen Zuschuss in 2007 , eine Suchmaschine für die Bioinformatik-Ressourcen zu schaffen und seine Tutorials Suiten erweitern. In 2009, es startete das Abo-Service auf über 100 Tutorial Suiten.

Video Tipp der Woche: MetaboAnalyst 2.0


Bei der Suche durch die 2012 Web Server Ausgabe von NAR, Nucleic Acids Research Journal, Ich konnte nicht umhin Ankündigung Ressource-Namen, die ein bisschen zeigte über die Entwickler’ Sinn für Humor, wie “Taxman” und “XXmotif“. Es gab noch andere auf der Liste (“MAGNET“, “GENIES” und “KRÄFTIGKEIT“, zum Beispiel) deren Namen machte mich erschaudern vorstellen jemand versucht, sie mit einer gewöhnlichen Suchmaschine finden. [Our family’s favorite such resource is TOGETHER, oder Informationen Hyperlinked gegenüber Proteinen - Ich muss denken, dass die Entwickler bei diesem Namen zu Ehren des anderen gerichtet TOGETHER :) und Frühstück überall.]

Ich geblättert viele solcher Namen, bis ich eine Ressource in der heutigen Spitze verfügen gefunden. Ich wollte etwas Umgang mit einem aktuellen Thema – sie alle ziemlich fit, dass die Kriterien – und eine, die mich interessiert wurde, aber das war vor meiner “normalen Fachgebiet”. Ich entschied mich für “MetaboAnalyst 2.0“, das ist die Ressource, die ich in der heutigen Spitze verfügen. Es ist in dem Artikel beschriebenen “MetaboAnalyst 2,0-eine umfassende Server für metabolomische Datenanalyse” folgendermaßen:

“MetaboAnalyst ist eine web-basierte Suite für High-Throughput metabolomische Datenanalyse. Es wurde ursprünglich im Jahr 2009 veröffentlicht… MetaboAnalyst 2.0 enthält nun eine Vielzahl von neuen Modulen zur Datenverarbeitung, Daten QC und Datennormalisierung. Es hat auch neue Werkzeuge, um in die Interpretation der Daten zu unterstützen, neue Funktionen für Multi-Gruppen Datenanalyse unterstützt, sowie neue Möglichkeiten in der Korrelationsanalyse, Zeitreihenanalyse und Zwei-Faktor-Analyse. Wir haben auch aktualisierten und die graphische Ausgabe auf die Erzeugung hoher Auflösung unterstützen, Veröffentlichung Bildqualität.”

Wie ich schon oft zu tun, Ich begann “Erforschen” MetaboAnalyst 2.0 durch das Lesen ihrer NAR Artikel. Es ist gut geschrieben und beschreibt, wie das Ziel der Schnittstelle benutzerfreundlich sein und intuitiv, ich ging zu MetaboAnalyst 2.0 “treten einige Reifen”, sozusagen. Ich fand, dass die Schnittstelle ganz einfach ist & intuitiv zu bedienen. Und wirklich helfen Benutzer verstehen die Ressource vor dem Start in Hochladen ihrer eigenen Daten, Die Entwickler bieten eine breite Palette von beispielsweise Datensätze, die Benutzer können spielen, sowie Schritt-für-Schritt-Anleitungen (pdf, PowerPoint, & zwei Artikel, die Zeitschriftenabonnements verlangen, Noch keine Videos). In meinem Video verwende ich einen ihrer Datensätze & zeigen eine schnelle Beispiel einiger Analyseschritte. Natürlich gibt es keine Zeit, vollständig zu decken MetaboAnalyst 2.0, aber hoffentlich zeige ich Ihnen genug, um zu versuchen Sie es versuchen, auf eigene Faust.

*Bitte beachten Sie, dass die Entwickler darauf hin, dass Sie die Ergebnisse sofort herunterladen, da alle Benutzerdaten als privat und vertraulich behandelt MetaboAnalyst 2.0 wird auf dem Server für nur 72 Stunden bleiben, bevor sie automatisch gelöscht.

Quick Link:

MetaboAnalyst 2.0 – http://www.metaboanalyst.ca/

Referenzen:
Jianguo Xia, Rupasri Mandate, Igor V. Sinelnikov, David Broadhurst, & David S. Wishart (2012). MetaboAnalyst 2,0-eine umfassende Server für metabolomische Datenanalyse Nucleic Acids Research, 40 (W1) DOI: 10.1093/nar/gks374

Jianguo Xia, Nick Psychogios, Nelson Junge, & David S. Wishart (2009). MetaboAnalyst: ein Web-Server für metabolomische Datenanalyse und-interpretation Nucleic Acids Research Band 37, Ausgabe suppl 2 Pp. W652-W660. , 37 DOI: 10.1093/nar/gkp356

Was ist die Antwort? (wie dem Laufenden zu bleiben)

Diese Woche ist ein bisschen anders als die üblichen “Was ist die Antwort?” Post, wo wir eine Frage von einem Forum, dass unsere Leser Interesse an markieren. Allerdings–in diesem Beitrag, eine der Antworten enthält Biostar–so es irgendwie geht wieder um!

Stephen Turner (aka @ Genetics_blog) schrieb einen Blog-Post vor kurzem in Reaktion auf die Menschen fragen ihn, wie er aktuell bleibt in der Bioinformatik / Genomforschung. Ich kenne eine Menge Leute, dass retweeted Beitrag zu dem Zeitpunkt, und seine sehr freundlichen Aufnahme OpenHelix führte zu einigen guten Traffic auf diesem Blog und neue Twitter-Follower. Und gerade letzte Nacht Ich sah dies ebenso, bestätigt meinen Eindruck von diesem Post:

Es gibt Blogs, Foren, automatisierten Abruf, Twitter, und Literatur–natürlich. Eine Menge Leute vielleicht über einige von diesen wissen, aber es ist schön zu sehen, wie jemand eine Sammlung zusammenstellen. Es ist auch interessant zu sehen, wie ähnlich es zu meiner Strategie ist.

So schien es wie könnte dies ein Spaß Element als eine gute Quelle für Antworten auf eine Reihe von Dingen hervorgehoben sein, und ein guter Weg zu nützlichen Websites und Leute finden sich bewusst sein, in diesem Bereich. Check it out.

Wie Sie wohnen in Bioinformatik / Genomforschung Aktuelles

So viel Daten und Informationen. Sie erhielten, einige Strategien. Und man muss mehr als der Literatur haben.

Video Tipp der Woche: Variation von Daten aus Ensembl

Trey hat mich mit diesem “anständige Sammlung von Video-Tutorials ” von Ensembl, aber er und Mary sind derzeit in Marokko Lehre einem 3-tägigen Workshop Bioinformatik & dann an der Konferenz teilnehmen (ja, Ich bin neidisch!). Ich freue mich daher die Schaffung dieser Woche Trinkgeld auf den Tutorials, die Trey mich darauf. In der heutigen Tipp werde ich ein Tutorial ab Ensembl auf SNP Informationen parallel um sowohl: 1) Ihnen zeigen, haw Sie können Variation Informationen aus Ensembl Zugang und 2) vergleichen tut diese Schritte mit Ensembl 64 (hier in diesem Video) und mit Ensembl 54 (archivierte) (in der Ensembl Video).

Bioscience Ressourcen oft werden ständig weiterentwickelt und verbessert & es kann schwierig sein, Videos und Dokumentationen up-to-date zu halten. Deshalb ist hier bei OpenHelix wir kontinuierlich zu halten, unsere Materialien up-to-date Arbeit, mit wöchentlichen Tipps zu neuen Funktionen und aktualisierten Tutorials als aktualisierte Websites werden stabil.

Die Ensembl Video (SNPs und andere Variationen – 1 von 2) ist ganz nett & enthält weitere Einzelheiten über die tatsächliche Ensembl Daten, als ich in meinem kurzen Film, aber es war vor ein paar Jahren auf eine ältere Version von Ensembl getan. Seitdem ist die Ressource wurde aktualisiert, und durch mehrere neue Versionen der Daten verschwunden. Ich werde die gleichen Schritte, die in Teil eins der Ensembl SNP Tutorial fertig sind folgen, so dass Sie Beispiele dafür, was sich geändert hat sehen können & Was ist so ziemlich das gleiche. Ich würde vorschlagen, Sie schauen beide Videos back-to-back, um eine gute Idee, was sich geändert hat bekommen, und welche Arten von Variation Informationen sind aus Ensembl verfügbar. Von dieser Basis bin ich sicher, du wirst in der Lage sein Ensembl der zweiten SNP Video zu sehen & wenden sie auf die aktuelle Version von Ensembl ohne viel Mühe. Für weitere Informationen können Sie auf die neueste Ensembl Papier in der NAR-Datenbank Ausgabe beziehen, die beschreibt, nicht nur Informationen, sondern Variation Ensembl als Ganzes.

Quick-Links:

Ensembl Browser: http://www.ensembl.org/index.html

Legacy-Ensembl Browser (Freigabe 54): http://may2009.archive.ensembl.org/index.html

Ensembl Tutorial, Teil 1 von 2: http://useast.ensembl.org/Help/Movie?id=208

Ensembl Tutorial, Teil 1 von 2: http://useast.ensembl.org/Help/Movie?id=211

OpenHelix Ensembl Tutorial Materialien: http://www.openhelix.eu/cgi/tutorialInfo.cgi?id=95

Ensembl Tutorial Liste: http://useast.ensembl.org/common/Help/Movie?db=core

Referenz:
Flicek, P., Aachen, B., Ballester, B., Beal, K., Bragin, E., Brent, S., Chen, Y., Clapham, P., Coates, G., Fairley, S., Fitzgerald, S., Fernandez-Banet, J., Gordon, L., Graf, S., Haider, S., Hammond, M., Howe, K., Jenkinson, A., Johnson, N., Kähäri, A., Keefe, D., Keenan, S., Kinsella, R., Kokocinski, F., Koscielny, G., Kulesha, E., Lawson, D., Longden, I., Massingham, T., McLaren, W., Gehen, K., Overduin, B., Pritchard, B., Rios, D., Ruffier, M., Schuster, M., Schieferdecker, G., Smedley, D., Spudich, G., Tang, Y., Trevanion, S., Vilella, A., Vogel, J., Weiß, S., Wilder, S., Zadissa, A., Birney, E., Cunningham, F., Dunham, I., Durbin, R., Fernandez-Suarez, X., SCHMIED, J., Hubbard, T., Parker, A., Proktor, G., Smith, J., & Searle, S. (2009). Ensembl das 10. Jahr Nucleic Acids Research, 38 (Database) DOI: 10.1093/nar/gkp972

Freitag SNPets

Herzlich Willkommen auf unserer Friday Feature Linksammlung: SNPpets. Während der Woche kommen wir auf eine Vielzahl von Links und liest, dass wir denken, sind interessant, sondern machen es nicht zu einem Blog-Eintrag. Hier sind sie für Ihr Vergnügen…

Sage Bioinformatik Beratung, Aber…

Bioinformatik-Analyse ist eine leistungsstarke Technik für eine Vielzahl von Bereichen, und das Thema von vielen einen Blog-Beitrag hier bei OpenHelix. Ich habe zwei besondere Bioinformatik Artikel auf meinem Schreibtisch ein paar Monaten, wartet auf mich in der Lage sein, meine Gedanken auf sie zu artikulieren. Beide bieten tolle Informationen über ihren jeweiligen Bereich von Interesse – Vorhersage entweder SNV Auswirkungen oder Protein-Identitäten – und Salbei Bioinformatik Beratung.

Der erste Artikel “Mit Bioinformatik der funktionellen Auswirkungen der SNVs vorhersagen” ist eine große Überprüfung der Bioinformatik Techniken für die Kommissionierung funktionell wichtigen single nucleotide Varianten (SNVs, manchmal auch verschiedentlich als SNPs oder Klein bezeichnet, Einfach oder Single Nucleotide Polymorphismen) von den Millionen von Kandidaten Varianten identifiziert Alltag. In der Einleitung der Autoren machen einen großartigen Job zu erklären, die vielen Wege, auf denen SNVs Auswirkungen haben können, und wie diese grundlegenden Philosophien der Auswirkungen können für bioinformatische Analysen verwendet werden. Das Papier geht dann auf klassischen und Bioinformatik Techniken beschreiben für die Vorhersage der Auswirkungen solcher Veränderungen. Es ist eine phänomenale lesen für die Liste der Ressourcen allein, mit vielen wertvollen und wichtigen Algorithmen und Ressourcen erwähnt. Wir haben Tutorials (ENCODE, OMIM, die UCSC Genome Browser, UniProtKB, Blosum und PAM, HGMD, JASPAR, Hauptkomponentenanalyse, relativen Entropie, SIFT Score, TRANSFAC, ) und Blog-Posts (der Katalog der veröffentlichten Genome-Wide Association Studies) beschreibt viele der gleichen Ressourcen. In der Tat dieses Papier inspiriert mindestens einer unserer wöchentlichen posted Tipps (Tipp der Woche: SKIPPY Vorhersage Varianten w / Spleißen beeinflusst). Das Papier geht dann auf eine “KÄUFER BEWARE” Abschnitt, der einen weisen Rat bietet – kennen die Schwächen, Annahmen, und der Ressourcen, die Sie für Ihre Vorhersagen.

Der zweite Artikel ist ein Open Access-Artikel aus BioTechniques berechtigt “Verwechslungen in der Proteomik“. Es bietet eine Reise durch die Geschichte der Massenspektrometrie (MS) Technologie und steigende Standards für die Dokumentation von Techniken für die Identifizierung von Proteinen in Zeitschriften verwendet. Der Artikel schließt mit Salbei Bioinformatik Beratung, einschließlich dieses Zitat:

Proteomik-Forscher sollten in der Lage, wichtige Fragen zu beantworten, nach Giddings. "Was machst du eigentlich immer von einer Suchmaschine?", Sagt sie. "Wann können Sie glauben, dass es? Wann brauchen Sie, um zu überprüfen?"

Beide Papiere legen nahe, dass Forscher, die Bioinformatik Ressourcen in ihre Forschung nutzen wollen, sollten die theoretischen Grundlagen und Annahmen der einzelnen Tools vor einer Entscheidung über ein Werkzeug zu benutzen untersuchen, und dann sollte bei jeder Analyse mit einem Niveau des Unglaubens in der Werkzeug-Ergebnisse gehen. Das klingt wie der gesunde Menschenverstand, und macht gute theoretische Ratschläge.

JEDOCH, der Ebene der Untersuchung, die erforderlich sind, um wirklich wissen, jedes Werkzeug und Algorithmus ist unverhältnismäßig großen. Was mich betrifft, meine “praktisch” Vorschlag für die Forscher ist ein bisschen wie ein “Filterung Verknüpfung”. Vor dem Tauchen in allen Publikationen auf allen möglichen Instrumenten, nur ein paar Minuten mit einigen Unterlagen – der Ressource FAQ, oder Intro-Tutorial – wir haben ein paar wir Ihnen anbieten können :) – Um eine Vorstellung von dem, was das Werkzeug über & was Sie vielleicht in der Lage sein von ihm zu erhalten. Sobald Sie haben eine allgemeine Vorstellung davon, wie die Ressource zu nähern beginnen “Schlagen” auf die leichte Schulter. Eine erste Kick der Reifen-Test eines Algorithmus, Datenbank, oder eine andere Ressource kann so einfach sein wie Führung eines “Test-Set” auf der Hand zu jeder Zeit & Laufen sie durch jede neue Werkzeug, das Sie verwenden möchten,. Stellen Sie sicher, dass die Menge eine unvollständige Liste von einigen sehr bekannten Proteinen / Wege / SNPs / etc enthält. (was auch immer Sie arbeiten auf & wird in der Analyse interessiert sein) und dass es einige Ihrer Felder 'Egel'. Überlegen Sie, was Sie erwarten, wieder aus Ihrem Set. Dann starten Sie Ihre Tester durch alle neuen Werkzeug-Set sind Sie erwägen, mit Ihrer Forschung, und auf Ihre Ergebnisse sehen – sie sind, was Sie wissen sollten sie? Können sie übernehmen die Egel, oder sie brechen? Als ein Beispiel, wenn ich einen neuen Ansatz Protein-Wechselwirkung Ressource, Ich benutze eine partielle Stückliste für einen Aspekt der Hefe Zellzyklus, und ein oder zwei der Bindestrich-Gen-Namen. Wenn das Tool ist gut, Ich bekomme eine vollständige Liste mit nicht bogging auf der “seltsam” Namen. Wenn es Moore, Ich kenne die Ressourcen möglicherweise nicht 100% erarbeitet für die Hefe & können Probleme mit anderen Arten als auch haben. Wenn die vollständige Liste der Interaktoren kommt zurück mit einem Bündel von Raum-junk-Proteine ​​I untersucht, welche Daten in der Ressource enthalten ist und wenn Einstellungen kann gezwickt werden, um bessere Antworten zu erhalten beginnen. Dann, wenn die Dinge sehen immer noch mit dem Tool viel versprechende, Ich bin wahrscheinlich tief in der Literatur tief, usw.. für das Werkzeug – nur um sicher zu – weil die Autoren dieser Artikel sind absolut richtig, Jagd nach falschen Spuren ist teuer, frustrierend & zeitaufwendige. Es ist erstaunlich, wie viele Zitronen & alte Kisten können Sie Unkraut mit einem 5 Minuten Bioinformatik Reifen Kick! :)

Ich glaube auch nicht, die Verantwortung sollte ausschließlich auf der Rückseite jeder Endbenutzer werden – die Ressource Entwickler hat einige Verantwortung für die ihr Werkzeug strengen und für die genaue Darstellung ihrer Fähigkeiten in Publikationen und Dokumentationen. Fordert Open-Source-Code kann dazu beitragen, einige Werkzeuge der Bioinformatik, so kann die Bildung & aufsuchende – aber diese Diskussion müssen für einen weiteren Tag warten…

Referenzen:

Erkunden Open Access Bioinformatik-Tools mit der Freien “World Tour für Genomik Resources” Tutorial Suite

Online-Tutorial gibt Forschern und Wissenschaftlern ein Ort, um über die vielen Biologie Ressourcen zur Verfügung zu lernen.

Quote  startDiese Links helfen Wissenschaftlern indem sie sie zu den relevanten technischen Tutorials auf Ressourcen, die eventuell nicht vertraut sind, sie zu. Dank dieser Partnerschaft mit OpenHelix, BioMed Central Zeitschriften sind in der Lage, um ihre wissenschaftlichen Inhalte nützlicher und Zugang.Quote end

Bellevue, WA (PRWEB) April 6, 2011

Die wissenschaftliche Gemeinschaft hat jetzt eine wertvolle Startpunkt zu erforschen und zu finden, die vielen Bioinformatik und Genomforschung zur Verfügung stehenden Ressourcen, um sie durch die "World Tour für Genomik Resources"Tutorial-Suite von OpenHelix.

Das kostenlose Tutorial Suite verfügt über eine Abtastrate von Ressourcen nach Kategorien wie Algorithmen und Analyse-Tools organisiert, Ausdruck Ressourcen, Genom-Browser (sowohl eukaryotische und prokaryotische / mikrobielle), Literatur und Text-Mining-Ressourcen, und Ressourcen auf Nukleotide konzentriert, Proteine, Wege, Krankheit und Variation.

In jeder Kategorie, Das Tutorial beschäftigt sich nicht nur die beliebteste Ressourcen, aber auch einige weniger bekannte diejenigen, die einzigartige wissenschaftliche Bedürfnisse zu füllen oder sind besonders hilfreich für Forscher.

Die Tour zeigt auch einfache Möglichkeiten zur Ausführung der schwierigen Aufgabe, das Finden und das Lernen über andere Ressourcen mit dem kostenlosen OpenHelix Suchwerkzeug, Tutorial Suiten, und andere Werkzeuge.

"Mit der stetig wachsenden Datenmengen und die Ressourcen der Genomik Ära", sagte Warren (Trey) Drehmaschine, Chief Science Officer bei OpenHelix, "Dieses Tutorial Suite erfüllt den dringenden Bedarf von den Wissenschaftlern einen Überblick über die Ressourcen und Möglichkeiten aufzeigt, sie zu finden und lernen, wie man sie benutzt."

Die Online-Tutorial erzählt, die läuft in fast jedem Browser, können von Anfang bis Ende gelesen werden oder navigiert mit Kapiteln und vorwärts und rückwärts Schieberegler.

Inbegriffen im Tutorial-Suite sind animierte PowerPoint-Folien als Basis für das Tutorial verwendet, vorgeschlagen Skript für die Folien, Dia Handouts, und aa Liste der Ressourcen und Tutorials Zielseiten in der Anleitung erwähnten. Das spart enorm viel Zeit und Aufwand für Lehrer und Professoren, diese Tour an andere weiterzugeben.

Ein Pendant zu diesem kostenlosen Tutorial, nach Möglichkeiten zu finden und erfahren Sie mehr über Online-Biologie Computational Tools, ist das Papier "OpenHelix: Bioinformatik Bildung außerhalb einer anderen Box"In einer Sonderausgabe des Briefings in der Bioinformatik mit dem Titel"Special Issue: Ausbildung in der Bioinformatik“. Dieses Papier beschreibt eine breite Palette von Repositories, in denen Forscher informelle Bildungsangebote Quellen des Lernens auf öffentlich zugänglichen Bioinformatik-Ressourcen zugreifen können. Dazu gehören eine Vielzahl von Formaten und Strategien einschließlich einer Liste von Ressourcen, Zeitschriften, die regelmäßig Feature Tool Beschreibungen, und eLearning-Ressourcen Quellen wie dem MIT OpenCourseWare Aufwand.

Tipp der Woche: World Tour für Genomik Resources

Die meisten Wochen unser Tipp ist ein Fünf-Minuten-Film, die schnell lernen Sie eine neue Ressource, oder eine coole neue Funktion zu einem festgelegten Ressource. Gelegentlich Wir verfügen über eines unserer vollen Ressource Tutorial dass wird kostenlos zur Verfügung gestellt durch Sponsoring Ressource unserer Ausbildung Suite. In dieser Woche Tipp Wir bieten Zugang zu einem unserer Tutorials, die besonders lieb und teuer ist unser Herz. Es ist ein World Tour für Genomik Resources in denen wir erkunden eine Vielzahl von öffentlich zugänglichen biomedizinischen, Bioinformatik und biowissenschaftlichen Datenbanken und anderen Ressourcen.

Dieses Tutorial ist ganz anders als unsere üblichen,. Generell sind wir an einer bestimmten Ressource Software konzentrieren und beschreiben Schritt-für-Schritt, wie Sie seine Funktionen, wie z. B. verwenden, um grundlegende und erweiterte Suchen tun, Wie zu verstehen und zu ändern zeigt, wo auf bestimmte Arten von Daten wie FASTA-Sequenzen finden, usw.. und sogar Tipps geben, 'versteckte Funktionen’ Power-User, die auch nützlich und informativ. Diese Art von Software-Training ist absolut entscheidend.

Doch viele Menschen müssen noch früher Schritt: nur die *Bewusstsein* dass Ressourcen verfügbar sind, die möglicherweise ihre Bedürfnisse dienen. Dieses Tutorial füllt die Nische. Wir präsentieren eine Auswahl von Ressourcen, alle kostenlos zu benutzen, von jedem 9 Kategorien, einschließlich: Analyse & Algorithmen, Expression, Genome Browser (für Eukaryoten und für Prokaryoten und Viren), Genomvariation, Literatur, Nukleotide, Pathways und Proteine. Nach der World Tour, was die Mehrheit des Tutorials, wir dann beschreiben, wie OpenHelix kostet Suche verwenden und lernen Portal bioscience Ressourcen am besten geeignete für Ihre Recherche finden muss. Von dieser Tour geht in eine kurze Diskussion über das Format unserer Schulungsunterlagen und wie man sie benutzt, und endet dann mit Informationen über andere Lern-Ressourcen, die wir bieten.

Dieses Tutorial wurde sehr populär, wenn wir es als Live-Seminar durchgeführt. An der NIH sie hatte tatsächlich die Türen verriegeln, weil wir die Kapazität des Raumes würde Hit, und die Leute waren abwandte. In der Tat, es wurde so populär, dass man es als eine vollständige Suite Tutorial produzieren und veröffentlichen es als eine unserer kostenlosen Schulungen, damit jeder und jeder konnte über die Breite des großen öffentlichen Software-Optionen zur freien Verfügung lernen beschlossen.

Zusätzlich zu diesem kostenlosen Tutorial, Wir haben auch ein Papier mit dem Titel veröffentlicht “OpenHelix: Bioinformatik Bildung außerhalb einer anderen Box” in einer Sonderausgabe des Briefings in Bioinformatics berechtigt “Special Issue: Ausbildung in der Bioinformatik“. Dieser Beitrag beschreibt eine Fülle von Quellen, in denen Forscher informellen Bildungseinrichtungen Quellen des Lernens auf öffentlich zugänglichen bioinformatische Ressourcen zugreifen können. Die Quellen der Informationen umfassen eine Vielzahl von Formaten einschließlich einer Liste von Ressourcen, Zeitschriften, die regelmäßig Feature Tool Beschreibungen, und eLearning-Ressourcen Quellen wie dem MIT OpenCourseWare Aufwand. Wenn Sie wissen, wie andere Ressourcen, die nicht in unserem Tour oder Papier abgedeckt werden, wie & lass es uns wissen über sie – Wir lieben es, so viel lernen wie wir lehren Liebe! :)

Quick-Link zu World Tour für Genomik Resources Tutorial hier.

  • Williams, J., Mangan, M., Perreault-Micale, C., Drehmaschine, S., Sirohi, N., & Drehmaschine, In. (2010). OpenHelix: Bioinformatik Bildung außerhalb einer anderen Box Briefings in Bioinformatics, 11 (6), 598-609 DOI: 10.1093/bib/bbq026

Real Bioinformatiker Code schreiben, echten Wissenschaftlern…

Gut eine Woche vor, Neil Saunders schrieb einen Beitrag, stimmte ich mit: Real Bioinformatiker Code schreiben. Die Nachricht wurde als Antwort auf einen Tweet Gespräch begonnen:

Viele # biostar Fragen beginnen: "Ich bin für eine Ressource suchen ..". Die Antwort ist oft, dass Sie eine Lösung mit Hilfe der Daten, die Sie brauchen Code.

Er hat Recht, und das ist sehr wahr für Bioinformatiker an wen er spricht. Meine Sorge ist, für den Rest der biologischen Forscher. Er sagt in der Post:

Mit anderen Worten:: wissen die Datenquellen, kennen die richtigen Werkzeuge und Sie können immer formen eine Lösung für Ihre eigene Situation.

Das ist sehr wahr, und ich von ganzem Herzen zustimmen. So viele Lösungen existieren bereits in Tausenden von Datenbanken und Analysetools. Es ist, was wir hier tun bei OpenHelix, Hilfe experimentellen Biologen, Genomik Forscher und Bioinformatiker finden Sie den richtigen Datenquellen und Tools und dann gehen und “formen eine Lösung für ihre Situation.”

Im letzten Teil meiner Kommentar,

BioMart, UCSC Genome Browser, Galaxy, usw., etc sind hervorragende Tools und Datenquellen und könnte wahrscheinlich Antwort über 80% der meisten gestellten Fragen :). Aber mein Vorbehalt wäre, dass die Kenntnis der Datenquellen und richtigen Tools kann ein bisschen eine schwierige Aufgabe.

Und es ist, trotz der etwas herablassende Antwort :). Wir haben alle Grafiken zu sehen, exponentiell steigenden Datenmengen im Laufe der Zeit. Es ist eine Frage, wie die Chronicle of Higher Education Artikeltitel Staaten:

auf die von Data Gedumpte: Wissenschaftler sagen, Deluge ist Drowning Forschung

Die Zeitschrift Auch die Wissenschaft hatte eine ganze 10 Artikel-Sektion zum Thema. Es ist nicht ein Problem, geh weg wird.

Zusammen mit, dass Datenflut, gekommen ist eine Flut von Datenbanken und Analysetools (erstellt zum größten Teil durch Bioinformatiker!), von denen viele _alone_ sind ziemlich entmutigend auf die richtigen Daten und Tools finden sich innerhalb. Es gibt Tausende solcher Datenbanken und Tools. Ich habe verzählt.

Neil Saunders ist richtig. Die Lösung ist da draußen, Suche nach den richtigen Tools und Daten, formen eine Lösung. Er reagiert auf meinen Kommentar mit “Lernen, was Sie brauchen, um in der Bioinformatik kennen kann durchaus entmutigend. Aber dann, Wissenschaft ist nicht für die leicht entmutigen :-).” Mit anderen Worten:, “Sie sind eingeschüchtert, Sie aren'ta Wissenschaftler?”

Wir geben Workshops für Forscher auf der ganzen Welt aus Singapur in die USA nach Marokko und an Institutionen wie der Harvard variiert, Stanford, University of Missouri, Mt. Sinai, Stowers und Hudson-Alpha. Die Forscher haben wir Workshops und beantwortete Fragen gegeben habe, aus wurden auch vielfältige, Entwicklungsbiologen, evolutionär, Mediziner, Bioinformatiker, Forscher recht gut in der Genomik versiert und diejenigen, die nicht.

Das übergeordnete Thema ist das Auffinden und die Kenntnis der Daten und die Werkzeuge sind nicht nur erschreckend, aber manchmal nicht möglich. Nicht, weil sie nicht existieren, sondern weil zu finden und zu wissen, sie ist ein Abfluss von persönlichen und Lab-Ressourcen unter Berücksichtigung der Scher wachsenden Bereich der Dinge zu finden und zu wissen,. Ich verweise Sie auf die Chronik des Artikels… Ertrinken in Daten..

Sie sind echte Wissenschaftler nicht so leicht einschüchtern, aber eingeschüchtert genauso, durch, was vor ihnen. Und ja, viele von denen, spezifische Fragen zu spezifischen Forschungsbedarf kann durch vorhandene Werkzeuge beantwortet werden. Wir kommen in vielen Fragen zu Biostar, dass eine gut gemachte Datenbank zu suchen oder die Analyse Schritt wird wunderschön Antwort, ohne die Notwendigkeit für das Rad neu erfinden mit mehr Code (und die Antworten sind oft Code).

Ich vermute, dass die meisten dieser Wissenschaftler gibt, die sich selbst "Bioinformatiker nennen” sollte ein Gespür für die Tools und Datenbanken zur Verfügung, um sie (aber ich kann Ihnen sagen,, sogar das hellste von ihnen nicht manchmal). So, die Beratung und abschließende Worte der verlinkten Blog-Post über…

Mit anderen Worten:: wissen die Datenquellen, kennen die richtigen Werkzeuge und Sie können immer formen eine Lösung für Ihre eigene Situation…. Echtzeit Bioinformatiker Code schreiben

Ja, Echtzeit Bioinformatiker Code schreiben, aber diese Beratung nicht ausreicht, um die anderen 90% der echte Wissenschaftler, die nicht. Vielleicht Biostar ist nicht die Lösung (Ich vermute, viele dieser Fragen gestellt werden, betont er sind die von Nicht-Bioinformatiker, die nur eine grundlegende, wenn überhaupt, Kenntnisse der Kodierung noch den Zugriff auf diejenigen, die nicht). Vielleicht ist es, oder so ähnlich, werden können.