태그 아카이브: 생물 정보학

TO: 미국에 대한 최고 데이터 과학자가있다. DJ 파틸.

나는 과대 광고와 드라마를 많이 저기 알아 “큰 데이터”, 그 중 일부는 이상 - 더 - 최고입니다. 그러나 실제 필요와 우리뿐만 아니라 생성되는 데이터의 모든 종류의 진짜 기회가있다. 그래서 우리는 지금 미국의 수석 데이터 과학자가. 나는에 뉴스를 발견 NIH 데이터 과학 블로그, 그들은 더 많은 링크를 가지고 DJ 파틸이 역할과 이유에 대한 자세한 설명이 비디오를 포함하는 경우.

경우에 비디오의 하이라이트는 지금 듣지 않을 수 있습니다:

~ 6 분 그는 밖으로 호출 “생물 정보학” 강조의 영역으로

함께 데이터 과학 및 생물 정보학을 가져에 대해 필의 Bourne 및 NIH 작업의 ~ 10 분 그는 특히 회담.

The 파틸에 대한 백악관 출시 정밀 의학 노력을 참조. 1.29.15_precision_medicine

정밀 의학. 의료 및 게놈 데이터는 진정으로 개인화 된 시스템으로 건강 관리 "한 획일적 인"접근 방식에서 전환 할 수있는 놀라운 기회를 제공, 계정에 사람의 유전자에 개인차가 필요 하나, 환경, 주문에서 생활 최적 질병을 예방하고 치료하는. 우리는 책임 있고 안전한 데이터 기반의 건강 관리의 새로운 시대를 촉진하는 대통령의 새로운 정밀 의학 이니셔티브 하에서 수행 협력 공공 및 민간 노력을 통해 작동합니다.

그는 당신의 도움을 요청. 그들은 팀을 구축하고있다. 그는 모든 사람이 사이트를 확인하고 기여할 수 있는지보고 싶어.

미국 데이터 서비스: http://whitehouse.gov/USDS

트위터에 @dpatil에 따라: https://twitter.com/dpatil

NIH 데이터 과학 블로그에서 베스 러셀에서 모자 팁 라고 입력 | 산출: https://nihdatascience.wordpress.com/2015/02/24/dj-patil-is-the-new-chief-data-scientist-of-the-united-states/

캠브리지 Healthtech Institute는 OpenHelix의 인수를 발표

캠브리지 Healthtech 연구소 (CHI) 워싱턴에 본부를 둔 OpenHelix의 구입을 발표, 웹에서 가장 인기 있고 강력한 오픈 액세스 생물 정보학 자원의 일부에 온라인 및 현장 교육의 제공.

"최신 생물 정보학 도구를 사용하는 방법을 아는 것은 게놈 연구에 중요, 있는 유일한 중요성이 증가 할,"고 말했다 필립스 Kuhl, 개발 및 오픈 액세스 생물 정보학 데이터베이스와 프로그램에 대한 교육을 제시하는 10여 년간의 실적과 함께 캠브리지 Healthtech 학회의 대통령 ", OpenHelix는 연구자들에게 쓸모있는 서비스와 회의 및 교육 제품의 CHI의 가족에 키 추가되었습니다. "

OpenHelix는 바이오 IT 월드의 자회사로 캠브리지 Healthtech 학회에 참가, 생명 과학 기술과 전략적 혁신에 대한 뉴스와 의견의 최고의 소스, 약물 발견과 개발을 포함. "OpenHelix는 바이오 IT 월드에게 학술 연구 지역 사회에서 광범위하고 우수 고객을 제공합니다, 뿐만 아니라 기회가 우리의 기존 고객 가치 교육의 생산 라인을 확장하기로,"있어 더 Scimemi, 바이오 IT 월드의 발행인, "우리의 독자의 많은 훈련을하는 것은 자신이나 자신의 직원이나 학생들이 필요하지만 인식되지 않을 수 있습니다."

"우리는 과거에 우리가 가지고있는 성공을 자랑스럽게 생각합니다, 최고 대학 및 의과 대학 중 일부는 OpenHelix에 가입과 함께,"스콧 선반했다, OpenHelix의 CEO는 "바이오 IT 월드와 함께 작업하는 것은 우리에게 인프라를 가져올 것이다, 자원, 및 시장 범위 우리는 더 우리의 튜토리얼을 성장해야, 구독, 및 제품 오퍼링을. "

인수의 일환으로, 스콧 선반, CEO 및 OpenHelix의 공동 설립자 OpenHelix 단위의 일반 관리자와 메리 망간이 될 것입니다, OpenHelix의 사장 겸 공동 설립자 감독이 될 것입니다, 제품 및 OpenHelix 유닛의 콘텐츠.

바이오 IT 월드 소개 (www.Bio-ITWorld.com)
바이오 IT 월드는 생명 과학 데이터의 관리 및 분석에 영향을 미칠 최첨단 동향 및 기술의 뛰어난 혜택을 제공합니다, 비롯한 차세대 시퀀싱, 약물 발견, 예측 및 시스템 생물학, 정보학 도구, 임상 실험, 및 맞춤 의학. 다양한 소스를 통해, 바이오 ITWorld.com, 주간 업데이트 뉴스 레터 및 바이오 IT 월드 뉴스 게시판, 바이오 IT 월드는 생명 과학 기술과 전략적 혁신에 대한 뉴스와 의견의 최고의 소스입니다, 약물 발견과 개발을 포함.

캠브리지 Healttech 연구소 소개 (www.chicorporate.com)
캠브리지 Healthtech 연구소 (CHI), 년에 설립 1992, 상위 제약에서 저명한 연구자 및 비즈니스 전문가에게 우수한 품질의 과학적인 정보를 제공하는 업계 리더이다, 생명 공학, 학술 단체. 이러한 이벤트로 자원의 구색을 제공하는, 리포트, 간행물 및 뉴스 레터, 제품의 CHI의 포트폴리오는 캠브리지 Healthtech 연구소 컨퍼런스를 포함, 바넷 교육 서비스, 인사이트 제약 보고서, 캠브리지 마케팅 컨설턴트, 캠브리지 미팅 플래너, 기술 재단과 캠브리지 Healthtech 미디어 그룹, 이는 바이오 IT 월드 및 임상 정보 과학 뉴스를 포함.

소개 OpenHelix (www.openhelix.com)
OpenHelix, 워싱턴 주 회사, 년에 설립되었다 2003 오픈 액세스 웹 기반 생물 정보학 자원의 다음 신생 무엇인지에 대한 교육하지만 빠르게 성장하고있는 시장을 제공하는. OpenHelix 자원의 많은 공급 업체에 대한 교육 및 홍보 서비스를 제공하고 있습니다, UCSC의 게놈 브라우저 등, OMIM, 및 단백질 데이터 뱅크 (RSCB PDB). OpenHelix 수신 $1.2 만 부여에서 2007 생물 정보학 자원에 대한 검색 엔진을 만들 수 및 자습서 제품군을 확장. 에 2009, 그것은 이상 할 구독 서비스를 시작 100 튜토리얼 스위트.

주의 비디오 도움말: MetaboAnalyst 2.0


를 찾고에 2012 NAR의 웹 서버 문제, 핵산 연구 저널, 나는 개발자에 대한 비트를 공개 통지 자원 이름을 도울 수 없습니다’ 유머 감각, 등 “세금 징수 원” 및 “XXmotif“. 기타리스트에 있었다 (“자석“, “특징” 및 ““, 예를 들면) 그의 이름은 사람이 평균 검색 엔진 그들을 찾기 위해 애를 상상 나를 싫증이 나다 한. [Our family’s favorite such resource is 함께, 또는 정보가 단백질 이상의 하이퍼 링크 - 내가 가야하는 개발자가 다른 영광의 그 이름을 겨냥한 생각 함께 :) 어디서나와 아침 식사.]

오늘의 팁에 제공 할 수있는 자원을 찾을 때까지 많은 같은 이름을 통해 스크롤. 나는 현재의 주제를 처리 무언가를 원 – 그들은 모두 거의에 맞는 기준 – 내가이 관심을 것 같아요, 하지만 그게 내 밖에있었습니다 “전문 일반 지역”. 나는 결정 “MetaboAnalyst 2.0“, 이는 오늘의 팁에 제공 될 수있는 자원입니다. 이 문서에 설명되어 “metabolomic 데이터 분석을위한 MetaboAnalyst 2.0 포괄적 인 서버” 다음과 같이:

“MetaboAnalyst 고 처리량 metabolomic 데이터 분석을위한 웹 기반 스위트 룸. 원래 2009 년 출시 된… MetaboAnalyst 2.0 이제 데이터 처리를위한 새로운 모듈의 다양한 포함, 데이터 QC 및 데이터 정상화. 또한 데이터 해석을 지원하는 새로운 도구가, 다중 그룹 데이터 분석을 지원하는 새로운 기능, 상관 관계 분석뿐만 아니라 새로운 기능, 시간 시리즈 분석 및 이중 분석. 우리는 또한 업데이트 및 그래픽 출력이 높은 해상도의 생성을 지원하는 업그레이드 한, 출판 품질의 이미지.”

나는 자주로, 나는 시작 “여행” MetaboAnalyst 2.0 자신의 NAR 문서를 읽어. 이곳은 서면 및 인터페이스의 목표는 사용자 친화적이고 직관적이 될 것입니다 방법을 설명합니다, 그래서 MetaboAnalyst으로 향했다 2.0 “어떤 타이어를 차”, 말하자면. 나는 인터페이스가 매우 쉽다 것을 발견 & 사용하기 직관적 인. 그리고 정말 사용자가 자신의 데이터를 업로드에 실행하기 전에 리소스를 이해하는 데 도움이, 개발자가 예를 들어 데이터의 다양한 범위를 제공하면 사용자가 가지고 놀 수있는 설정, 뿐만 아니라 단계별 가이드 (PDF 파일, 파워 포인트, & 저널 구독을 필요로이 기사를, 아직 동영상이 없습니다). 내 동영상에 내가 그들의 데이터 세트 중 하나를 사용 & 일부 분석 단계의 간단한 예를 보여. 물론 완전히 MetaboAnalyst을 충당 할 시간이 없다 2.0, 하지만 다행스럽게도 필자는 자신에 사용해 유혹 할만큼 표시.

*모든 사용자 데이터가 MetaboAnalyst에 의해 개인 정보 및 기밀로 취급되기 때문에 개발자가 즉시 결과를 다운로드하는 것이 좋습니다 되오니, 이용에 참고하여주십시오 2.0 자동으로 삭제되기 전에 만 72 시간 동안 서버에 유지됩니다.

빠른 링크:

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

참고 문헌:
Jianguo 쌰, Manda Rupasri, 이고르 V. Sinelnikov, 데이비드 Broadhurst, & 데이비드 S. Wishart (2012). metabolomic 데이터 분석을위한 MetaboAnalyst 2.0 포괄적 인 서버 핵산 연구, 40 (W1) 간접 자원부: 10.1093/nar/gks374

Jianguo 쌰, 닉 Psychogios, 넬슨 영, & 데이비드 S. Wishart (2009). MetaboAnalyst: metabolomic 데이터 분석 및 해석을위한 웹 서버 핵산 연구 볼륨 37, 문제 suppl 2 PP. W652-W660. , 37 간접 자원부: 10.1093/nar/gkp356

무슨 대답이야? (현재 유지하는 방법)

이번주는 평소보다 조금 다릅니다 “무슨 대답이야?” 우리 독자가 관심이 있다고 포럼에서 질문을 강조 어디에 게시. 그러나–이 게시물에, 답변 중 하나가 포함 Biostar–그래서 일종의 주위에 다시 온다!

스티븐 터너 (일명 @ genetics_blog) 그는 생물 정보학 / 유전체학에 현재의 유지 방법을 물어 사람에게 응답으로 최근 블로그 게시물을 썼습니다. 나는 많은 사람들이 시간에 해당 게시물을 retweeted 알고, 과 OpenHelix 그의 매우 친절 포함이 블로그와 새로운 트위터의 추종자에게 좋은 트래픽을 이끌. 그리고 어제밤 나는뿐만 아니라 이것을보고, 이 게시물에 대한 내 인상을 확인:

블로그가 있습니다, 포럼, 자동 검색, 지저귐, 문학–물론. 많은 사람들이 이들 중 일부에 대해 알고 있습니다, 하지만 누군가 컬렉션을 조립 볼 수 좋네요. 그것은 나의 전략으로 얼마나 유사한보고도 흥미 롭.

그래서 이것이 여러 가지에 대한 답변의 좋은 소스로 강조하는 재미있는 아이템이 될 것 같았, 유용한 사이트와 가족을 찾는 좋은 방법은이 분야에서 인식하는 방법. 이것 좀 봐.

생물 정보학 / 지노 믹스에서 현재 유지하는 방법

그래서 많은 데이터 및 정보. 당신이해야하는 몇 가지 전략을 가지고. 그리고 당신은 문학 이상을 가져야.

주의 비디오 도움말: Ensembl에서 변동 데이터

트레이는이 날 소개 “비디오 자습서 상당한 모음 ” Ensembl에서, 하지만 그 사람과 마리아의 현재 모로코는 3 일 생물 정보학 워크샵을 가르치고 & 다음 회의 참석 (예, 나는 질투 오전!). 그래서 저는 트레이가 나에게 지적하는 튜토리얼에 따라 이번주의 팁을 작성하고. 오늘의 팁에서 나는 모두 순서대로 SNP 정보에 Ensembl에서 사용할 수있는 자습서를 병렬 예정: 1) 당신이 Ensembl의 변화 정보에 액세스할 수 있고 산사나무의 열매보기 2) 를 사용하여 다음 단계를 수행하고 비교 Ensembl 64 (여기 동영상에서) 및 사용 Ensembl 54 (보관된) (Ensembl 동영상).

Bioscience 자원은 종종 지속적으로 개발되고 개선되고있다 & 그것은 비디오 및 설명서 최신을 유지하기 어려울 수 있습니다. 그것 OpenHelix에서 우리가 지속적으로 최신의 자료를 유지하기 위해 노력 이유 여기, 새로운 기능 및 업데이트된 튜토리얼에 매주 도움말 업데이트 사이트가 안정되는대로 함께.

Ensembl 비디오 (SNPs 및 기타 유사 – 1 의 2) 꽤 괜찮지 & 내 짧은 영화에서 실제 Ensembl 데이터 내가 얘기하는 것보다 대한 자세한 정보를 제공합니다, 하지만 그것은 Ensembl의 이전 버전에서 몇 년 전에 이루어졌다. 이후 자원이 업데이 트되었습니다, 그리고 데이터의 여러 가지 새로운 버전을 통해 간. 당신이 변화의 어떤 예제를 볼 수 있도록 Ensembl SNP 자습서의 일환 하나에 수행하는 동일한 단계를 수행거야 & 무엇이 꽤 많이 동일합니다. 당신이 변화의 어떤 좋은 생각을 다시 - 투 - 다시 모두 동영상을 감상하시기 바랍니다 거라고, 및 유사 정보를 어떤 종류의 Ensembl에서 구할 수 있습니다. 그 기초부터 난 당신이 Ensembl의 두 번째 SNP 비디오를 볼 수있을 거예요 & 많은 문제없이 Ensembl의 현재 버전을 사용하는 그것을 적용. 자세한 내용은 당신은 NAR 데이터베이스 문제에 가장 최근의 Ensembl 논문을 참조 할 수 있습니다, 이것은 전체적으로뿐 아니라 유사 정보지만 Ensembl을 설명합니다.

빠른 링크:

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

레거시 Ensembl 브라우저 (공개 54): http://may2009.archive.ensembl.org/index.html

Ensembl 자습서, 부분 1 의 2: http://useast.ensembl.org/Help/Movie?id=208

Ensembl 자습서, 부분 1 의 2: http://useast.ensembl.org/Help/Movie?id=211

OpenHelix Ensembl 자습서 자료: http://www.openhelix.eu/cgi/tutorialInfo.cgi?id=95

Ensembl 자습서 목록: http://useast.ensembl.org/common/Help/Movie?db=core

참조:
Flicek, 추신, AkenBeal, B를, Ballester, B를, Beal, 사장님, Bragin, 이봐요, E., 브렌트, 미국, 첸, Y를, 클랩햄으로, 추신, Coates, 샷, Fairley, 미국, 피츠제랄드, 미국, 페르난데즈 - Banet, 제이, 고든, 실은, 카운트, 미국, Haider, 미국, 하몬드, 엠, 하우, 사장님, Jenkinson, 대답 :, 존슨, 북아 일, Kahari, 대답 :, 키프, 디, 키넌, 미국, Kinsella, 기철, Kokocinski, F., K 대답 : cielny, 샷, Kulesha, 이봐요, E., 로손, 디, Longden, 나, 매싱햄, 토니, 매클래런, 더블유, 가다, 사장님, Overduin, B를, Pritchard, B를, 리오스, 디, Ruffier, 엠, 슈스터, 엠, 쥐며 느리, 샷, 스매들리, 디, Spudich, 샷, 꽝하고 울리게하다, Y를, Trevanion, 미국, Vilella, 대답 :, 새, 제이, 화이트, 미국, 와일더, 미국, Zadissa, 대답 :, Birney, 이봐요, E., 커닝햄, F., 던햄, 나, Durbin, 기철, 페르난데즈 - 수아 레즈, 엑스, Herrero, 제이, 허바드, 토니, 파커, 대답 :, 대리인, 샷, 스미스, 제이, & Searle, S. (2009). Ensembl의 열번째 년 핵산 연구, 38 (데이터베이스) 간접 자원부: 10.1093/nar/gkp972

금요일 SNPets

오신 것을 환영 금요일 기능 링크 모음: SNPpets. 일주일 동안 우리는 링크의 많은 가로질러 와서 우리가 흥미있는 것을 읽습니다, 하지만 블로그 게시물에 그것을 만들지 마. 여기에 그들은 당신의 즐거움을위한…

세이지의 생물 정보학 조언, 하지만…

생물 정보학 분석은 강력한 기술 분야의 다양한 적용됩니다, 여기에 많은 블로그 게시물 OpenHelix에서와 주제. 난 이제 몇 달 내 책상에이 특정 생물 정보학 기사를 했어, 날 기다리고 그들에 대한 내 생각을 또렷하게 표현할 수 있도록. 관심이 그들의 특정 부분에 대해 둘 다 대단한 제공 정보 – 중 SNV 미치는 영향이나 단백질 ID를 예측 – 그리고 샐비어 생물 정보학 조언.

첫 번째 기사 “생물 정보학을 사용 SNVs의 기능 효과를 예측하는” 기능적으로 중요한 단일 염기 변형을 따기위한 생물 정보학 기술의 훌륭한 리뷰 기사입니다 (SNVs, 또한 때로는 다양하게 SNPs 또는 소규모라고도, 단순 또는 단일 염기 Polymorphisms) 후보 변종의 수백만에서 매일 발견되는. 도입에서 저자는있는 SNVs가 영향을 미칠 수있는 여러 방법을 설명하는 훌륭한 일을, 뿐만 아니라 충격 이러한 기본 철학은 생물 정보학 분석에 사용될 수있는 방법으로. 신문은 다음과 같은 변화의 영향을 예측하는 모두 고전과 생물 정보학 기술을 설명하기 위해 계속된다. 그것은 혼자 리소스의 목록에 대한 경이로운 읽어, 많은 귀중하고 중요한 알고리즘과 자원 언급 한. 우리는 자습서를 가지고 (인코딩, OMIM, UCSC 게놈 브라우저, UniProtKB, Blosum와 팸은, HGMD, JASPAR, 주요 구성 요소 분석, 상대 엔트로피, 구분 점수, TRANSFAC, ) 그리고 블로그 게시물 (the 게시 게놈 - 넓은 협회 연구 카탈로그) 동일한 리소스 많은 설명. 사실이 논문은 우리의 주간 게시된 도움말 중 적어도 하나를 영감 (금주의 팁: 스키피 예측 변종 승은 / 접합 영향을 미칩니다). 신문은 다음에갑니다 “구매자주의” 어떤 현자의 조언을 제공하는 섹션 – 약점을 알고, 가정, 그리고 자원의 당신의 예측에 사용.

두 번째 문서 제목 BioTechniques에서 개방형 액세스 문서입니다 “proteomics로 착각한의 정체성“. 그것은 질량 분석계의 역사를 통해 제공 뛰어다니다 (미시시피) 기술 및 저널 단백질 식별에 사용되는 문서화하는 기법에 대한 상승 기준. 이 문서는 또한 세이지와 생물 정보학의 조언을 마칩니다, 이 견적을 포함:

Proteomic 연구원의 핵심 질문에 대답할 수 있어야, Giddings에 따라. "무엇이 당신은 실제로 검색 엔진 나가는데?"그녀는 말합니다. "언제 당신이 그것을 믿을 수 있습니다? 언제 확인을해야하나요?"

둘 다 신문 소원 연구자가 사용하는 도구에 대한 결정하기 전에 이론적 토대와 가정 각 도구의 조사를 해봐야 그들의 연구에서 생물 정보학 자원을 사용하는 것이 좋습니다, 다음 도구 결과에 불신의 수준마다 분석에 가서. 그건 그냥 상식처럼 들리, 좋은 이론적 조언을 만드는.

그러나, 진정으로 각각의 도구와 알고리즘을 아는 데 필요한 수사의 수준은 prohibitively 크다. 나로 말하자면, 내 “실용적인” 연구자에 대한 제안이 약간있다 “바로 가기를 필터링”. 가능한 모든 도구에 표시되는 모든 출판물에 다이빙을하기 전에, 그냥 서류와 함께 몇 분만을 보내고 – 자원의 자주 묻는 질문, 또는 튜토리얼 소개 – 우리는 우리가 제공할 수있는 몇 가지 있는데 :) – 이 도구는 무엇입니까의 아이디어를 얻으려면에 대해서 & 당신은 그것으로부터 얻을 수있을는지. 당신은 자원이 시작 접근하는 방법에 대한 일반적인 아이디어를 가지고 나면 “탁치기” 그것에 가볍게. 초기 킥 알고리즘의 타이어 테스트, 데이터베이스, 또는 다른 리소스로 유지 쉽지 수 있습니다 “테스트 설정” 항상 손에 & 새 도구를 통해 그것을 실행하는 당신이 사용하고자하는. 세트 / 경로 / SNPs은 / etc 몇 가지 잘 알려진 단백질의 부분적인 목록이 포함되어 있는지 확인합니다. (뭐든지 작업 & 분석에 관심을 가질) 그리고 그게 바로 당신의 분야 'flukes'의 일부가. 당신이 세트에서 다시 얻을수 있다고 기대 뭘 생각해. 그럼 당신은 당신의 연구에 사용을 고려하고있는 새로운 도구를 통해 설정 테스터를 실행, 그리고 결과를 봐 – 당신은 그들이 있어야 아는 걸 그들이? 그들은 flukes을 처리할 수, 또는 그들은 휴식 할? 예를 들어, 난 새로운 단백질 상호 작용 리소스를 접근 할 때, 내가 효모 세포주기의 일부 측면에 대한 부분 부품 목록을 사용거야, 그리고 하나 또는 hyphenated 유전자 이름 중 두 가지를 포함. 도구가 좋은 경우, 난에 bogging와 완료된 목록을 “이상해” 이름. 그것은 습지 경우, 내가 리소스가되지 않을 수 있습니다 알아요 100% 누룩을위한 운동 & 뿐만 아니라 다른 수종에 문제가있을 수 있습니다. interactors의 전체 목록은 내가 데이터 리소스에 포함되어 있습니다 무엇과 설정이 더 나은 답을 얻기 위해서 조정 될 수 있는지 조사를 시작 공간 정크 단백질의 다발로 돌아 온다면. 그럼, 상황이 여전히 유망한 도구로 살펴보면, 내가 파고에 문학에 깊은 가능성이있어, 등등. 도구 – 확실히하기 위해서 – 이 기사의 저자는 전적으로 맞다 때문에, 거짓 단서를 쫓는 비싸, 좌절 & 소요 시간. 정말 놀라워 얼마나 많은 레몬 & jalopies 당신은 대마초는 외출로 수 5 분 생물 정보학 타이어가 킥! :)

나는 또한 책임은 전적으로 각 최종 사용자의 뒤쪽에 위치해야한다고 생각하지 않아요 – 리소스 개발자가 자신의 도구는 엄격하고 정확하게 만들기위한 출판물 및 설명서에서 기능을 나타내는 몇 가지 책임을 가지고 계시니. 오픈 소스 코드에 대한 호출은 몇 가지 생물 정보학 도구를 향상시킬 수 있습니다, 그래서 교육을 할 수 & 쭉 내밀다 – 하지만 그 토론은 다른 일을 기다려야 할 것이다…

참고 문헌:

자유와 함께 탐험해 오픈 액세스 생물 정보학 도구 “게놈 자원의 월드 투어” 자습서 스위트 룸

온라인 튜토리얼은 연구자와 과학자에게 많은 생물 자원을 그들에게 제공에 대해 배울 수있는 장소를 제공합니다.

Quote  start이러한 링크는 그들에게 익숙하지 않을 수도 있습니다 자원에 관련된 기술적인 튜토리얼로 유도함으로써 과학자 지원. OpenHelix이 파트너십 덕분에, BioMed 중앙 저널들은 그들의 과학 콘텐츠를보다 유용하고 접근 할 수 있습니다.Quote end

벨뷰, 웨스턴 오스트 레일 리아 (PRWEB) April 6, 2011

과학 커뮤니티는 이제 "탐구하고를 통해 많은 생물 정보학 및 게놈 자원들을 사용할 찾을 수있는 귀중한 시작 지점을 가지고게놈 자원의 월드 투어OpenHelix로 "튜토리얼 스위트 룸.

무료 튜토리얼 스위트는 알고리즘과 분석 도구와 같은 카테고리로 구성된 자원의 샘플링을 포함, 표현 리소스, 게놈 브라우저 (모두 진핵세포 및 prokaryotic / 미생물), 문학 텍스트 광산 자원, 및 자원은 세포핵에 초점을 맞춘, 단백질, 경로, 질환과 유사.

각 카테고리에서, 튜토리얼뿐만 아니라 가장 인기있는 자원을 탐구, 하지만 독특한 과학적 요구를 채우기도 몇몇 덜 알려진 것들은 특히 연구자에게 도움이된다.

투어도 찾아서 무료 OpenHelix 검색 도구를 사용하여 다른 리소스에 대한 학습의 어려운 작업을 수행할수있는 쉬운 방법을 보여줍니다, 튜토리얼 스위트, 및 기타 도구.

"적 확장 데이터 세트와 게놈 시대의 자원으로"워렌했다 (삼점의 카드) 선반, OpenHelix의 수석 과학 담당관, "이 튜토리얼 스위트는 과학자들에게 자원의 개요를 제공하고 그들에게 그들을 찾을 방법을 사용하여 배울 수있는 방법을 보여주는의 중요한 필요를 채웁니다."

온라인 자습서 narrated, 즉 막 모든 브라우저를 실행, 수 또는 끝까지 시작 챕터를 사용하여 탐색 및 순방향 및 역방향 슬라이더를에서 볼 수.

입문서 스위트에 포함된 튜토리얼을위한 기초로 사용되는 파워 포인트 슬라이드를 애니메이션 아르, 슬라이드에 대한 제안 스크립트, 슬라이드 유인물, 그리고 자원 및 자습서 방문 페이지를 AA 목록 자습서에 언급된. 이것은 다른 사람에게이 여행을주고 엄청난 양의 시간과 노력을 교사와 교수에 저장.

에 동반자 조각이 무료 자습서, 방법을 모색하고 발견하고 온라인 생물학 전산 도구를 배울 수, "신문입니다OpenHelix: 다른 상자의 외부 생물 정보학 교육"제목 생물 정보학에서 브리핑의 특별 월호에 발표된 내용"특집: 교육 생물 정보학“. 본 논문은 연구자가 공개된 생물 정보학 자원에 대한 학습 교육 비공식 소스에 액세스할 수있는 저장소의 광범위한 설명. 이들 형식과 리소스의 목록을 포함하여 전략의 다양한 포함, 정기적으로 도구 설명을 기능 저널, MIT의 OpenCourseWare 노력 등의 e 러닝 리소스 소스.

금주의 팁: 게놈 자원의 월드 투어

대부분의 주 우리의 팁 신속하게 새 리소스를 소개 5 분 영화가 있습니다, 설립 자원이나 멋진 새로운 기능. 때때로 우리가 가득 자원 튜토리얼의 한 기능 우리의 교육 스위트의 자원 후원을 통해 무료로 제공되고 있습니다. 이번주의 팁에서 우리는 특히 우리의 마음을 다해서에 가까운 우리의 자습서 중 하나에 대한 액세스를 제공합니다. 그것은이다 게놈 자원의 월드 투어 우리는 공개 - 의치 사용 가능한 다양한 찾아보기있는, 생물 정보학 및 생물 과학 데이터베이스 및 기타 리소스.

이 튜토리얼은 상당히 우리의 일반적인 것들과는 다른. 일반적으로 우리가 특정 소프트웨어 리소스에 주력하고 설명하는 단계 - how를 기본 및 고급 검색을 할 수와 같은 방법으로 그 기능을 사용하는 단계로, 방법을 이해하고 표시를 수정, 어디 FASTA 시퀀스와 같은 특정 유형의 데이터를 찾을 수, 등등. 심지어 '숨겨진 기능에 대한 정보를 제공’ 파워 유저도 찾아 그 유용하고 유익한 정보. 소프트웨어 교육의이 유형은 절대적으로 중요하다.

하지만 많은 사람들이 심지어 이전 단계가 필요: 그냥 *인식* 그 자원은 그들의 요구에 부응 수도 있습니다. 이 튜토리얼은 그 틈새 시장을 가득 채우고. 우리는 자원의 샘플링을 제시, 모두 무료 사용, 각에서 9 카테고리 포함: 분석 & 알고리즘, 표현, 게놈 브라우저 (Eukaryotes 용 및 용 Prokaryotes 바이러스), 게놈 변동, 문학, 세포핵, 경로단백질. 세계 투어 후, 어느 튜토리얼의 대부분입니다, 우리는 그때 OpenHelix의 무료 검색을 사용하는 방법을 배우 포털 생물 과학의 자원을 가장 연구에 적합한 찾을 방법을 설명 필요. 우리의 교육 자료의 형식과 방법에 대한 간략한 논의에이 투어 전환에서 그들을 사용하는, 그리고 우리가 제공하는 다른 학습 리소스에 대한 정보와 함께 종료.

이 튜토리얼은 우리가 살아있는 세미나로서 그것을 한 적이 때마다 격렬하게 인기가되었습니다. 에 NIH 우리 방의 용량을 마셔야되는데 왜냐하면 그들은 실제로 문을 잠그고했다, 사람들은 멀리 만들었다. 사실, 우리가 완전한 튜토리얼 스위트로 생산과 사람 모두가 훌륭한 공개 소프트웨어 옵션 무료로 사용하기 위해 사용할 수있는 광범에 대해 배울 수 있도록 무료 교육의 하나로서 그것을 공개하기로 결정되도록 인기가되었습니다.

이외에도이 무료 자습서, 우리는 또한이라는 논문을 발표해야 “OpenHelix: 다른 상자의 외부 생물 정보학 교육” 제목 생물 정보학에서 브리핑을 특집으로 “특집: 교육 생물 정보학“. 본 논문은 연구자가 공개된 생물 정보학 자원에 대한 학습 교육 비공식 소스에 액세스할 수있는 소스의 과다에 대해 설명합니다. 정보의 소스 자원의 목록을 포함하여 형식의 다양한 포함, 정기적으로 도구 설명을 기능 저널, MIT의 OpenCourseWare 노력 등의 e 러닝 리소스 소스. 당신은 우리의 투어이나 신문에서 다루지 않는 다른 그러한 자원의 알고있는 경우, 방법 & 가자 우리가 그들에 대해 알아 – 우리가 가르치고 사랑으로 우리는만큼 배우고 사랑! :)

게놈 자원 튜토리얼의 월드 투어로 빠른 링크 여기에.

  • 윌리엄스, 제이, 망간, 엠, Perreault - Micale, C., 선반, 미국, Sirohi, 북아 일, & 선반, 에. (2010). OpenHelix: 다른 상자의 외부 생물 정보학 교육 생물 정보학에 브리핑, 11 (6), 598-609 간접 자원부: 10.1093/bib/bbq026

진짜 bioinformaticians는 코드를 작성, 진짜 과학자…

바로 일주일 전에 끝났어, 닐 손더스가 내가 동의 게시물을 썼습니다: 진짜 bioinformaticians는 코드를 작성. 게시물이 시작되는 짹짹 대화에 대한 응답으로되었다:

# 많은 biostar 질문에 "나는 리소스를 찾고 있어요 ..."시작. 대답은 당신이 가지고있는 데이터를 사용하여 솔루션을 코드를 필요가 종종.

그 말이 맞아, 그 누구 그가 말하고에게 bioinformaticists 매우 사실이야. 내 관심사는 생물 학적 연구의 나머지 부분입니다. 그는 포스트에서 미국:

다른 말로하면: 데이터 원본을 알고, 올바른 도구를 알고 그리고 당신은 항상 자신의 상황에 대한 해결책을 조각 수 있습니다.

이것은 매우 사실 난 전체 동의 heartedly. 너무도 많은 솔루션은 데이터베이스와 분석 도구의 수천에 이미 존재. 우리가 OpenHelix에서 일을하는 거였구나, 실험 생물학 도움, 게놈 연구와 bioinformaticists이 바로 데이터 소스와 도구를 찾은 다음 이동 “자신의 상황에 대한 해결책을 조각.”

제 댓글의 마지막 부분에서,

BioMart, UCSC 게놈 브라우저, 은하, 등등, 비록 훌륭한 도구와 데이터 소스 아르 아마 대답 수 80% 대부분의 포즈 질문 :). 하지만 내 주의해야 할 점은 데이터 소스 및 오른쪽 도구를 아는 발굴 작업 약간의 수있을 것이다.

그리고 그것은, 다소 거절 반응에도 불구하고 :). 우리는 모든 그래프를 봤어요, 기하 급수적으로 시간에 따른 데이터 양의 증가. 그것으로 문제가있어 크로니클 고등 교육 문서 제목 상태:

데이터를하여 채였어: 과학자들은 홍수 물에 연구라고 말해

저널 과학은 또한 전체 있었 10 기사 섹션 문제에. 그것은 사라질거야 문제가 아니에요.

데이터의 홍수와 함께, 데이터베이스 및 데이터 분석 도구의 홍수가왔다 (bioinformaticists에 의해 대부분 생성!), 많은 중 _alone_ 꽤 이내 오른쪽 데이터 및 도구를 찾는 발굴 아르. 수천 같은 데이터베이스 및 도구가 있습니다. 난 잊었어요.

닐 손더스가가 정확한지. 이 솔루션은 거기서, 올바른 도구와 데이터를 찾을 수, 해결책을 조각. 그는 내 코멘트에 응답 “학습 당신은 확실히 발굴 수있는 생물 정보학에 알고 싶습니다. 그런데, 과학 용되지 쉽게 daunted :-).” 다른 말로하면, “당신이 daunted있다면, 당신은 과학자 aren'ta?”

하버드 등 다양한 우리는 모로코에 미국에 싱가포르에서 세계의 연구자 워크숍을 제공하고 기관에서, 스탠포드, 미주리 대학교, 후지산. 시나, Stowers과 허드슨 - 알파. 우리는 워크샵을 주었어과 대답도 다양했다으로부터 질문을 연구자, 발달 생물학, 진화적인, 의학 연구자, bioinformaticists, 연구자들은 꽤 잘 게놈에 정통한 이들 없습니다.

우선 주제는 찾는하고 데이터를 알면서하고있는 도구는 발굴되지 않습니다, 하지만 때로는 불가. 그들은 존재하지 않기 때문에, 하지만 찾는 그들을 알고 있기 때문에 찾아 아는 것들 분야를 성장 전단을 고려하여 개인과 연구소 자원의 배수이다. 전 크로니클 기사에게 인계할… 데이터 익사..

그들은 쉽게 daunted 아니 진짜 과학자 아르, 하지만 그냥 같은 daunted, 그들 앞에서 뭐야으로. 그리고 예, 구체적인 연구의 요구에 그 구체적인 질문의 대부분은 기존의 도구가 될 수 응답. 우리는 잘 만들어진 데이터베이스 검색 또는 분석 단계는 답변 것이라는 Biostar에 대한 많은 질문 건너 온 아름답게, 더 많은 코드로기구를 reinventing 필요없이 (그리고 그 해답이 코드가 종종).

스스로 'bioinformaticists 거기 전화 누군지 알아 내가 그 과학자의 대부분은 의심” 도구의 이해를해야하고 그들에게 가능한 데이터베이스 (하지만 내가 말할 수, 심지어 그들의 똑똑한하지 가끔). 그래서, 조언 및 링크된 블로그 게시물 상기의 최종 단어…

다른 말로하면: 데이터 원본을 알고, 올바른 도구를 알고 그리고 당신은 항상 자신의 상황에 대한 해결책을 조각 수 있습니다…. 진짜 bioinformaticists는 코드를 작성

예, 진짜 bioinformaticists는 코드를 작성, 하지만이 조언은 다른 부족 90% 안의 실제 과학자. 아마도 Biostar는 해결책이 아냐 (내가 그 질문을 많이 그가 밖에만있는 건 아닌 bioinformaticists에 의해 그 아르 포인트 요청을 받고 용의자 기본, 어떤 경우에는, 누구 할 사람들에게 코딩이나 액세스 지식). 아마도, 맘에이나 뭐, 수.