Tag Archives: Genomik

Bioinformatik-Tools von einer typischen Säugetiergenom-Projekt extrahiert [Ergänzung]

Dies ist der Tabelle 1 dass begleitet die volle Blog-Post: Bioinformatik-Tools von einer typischen Säugetiergenom-Projekt extrahiert. Siehe die Hauptpost für die Details und Erklärung. Der Tisch ist zu lang, um in der Post halten, aber ich wollte es um Web-sucht werden. Eine Kopie befindet sich auch FigShare: http://dx.doi.org/10.6084/m9.figshare.1194867

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Tipp der Woche: Zwillinge, Erforschung der genetischen Variation

You Tube:

Der Tip der Woche der Woche ist auf die Zwillinge ist die Abkürzung für “Genomanalyse.” Anders als die meisten der Tipps geben wir jede Woche, dieses ist ein Softwarepaket. Aber, es ist nicht zu verwenden und mit vielen Internet-Datenbanken wie dbSNP integrieren, ENCODE, UCSC, ClinVar und KEGG. Es ist auch eine frei verfügbare, Open-Source-Tool und eine ganz nützliche Software-Paket, dass der Forscher die Möglichkeit gibt, ganz komplexe Abfragen basierend auf Genotypen erstellen, Vererbungsmuster, usw.. Die obige 12 Minuten-Clip ist ein Vortrag auf einer Konferenz gegeben, die eine Einführung der Wissenschaft gibt hinter dem Werkzeug.

Der Auszug aus dem jüngsten Papier von den Entwicklern gibt eine gute Einführung über die Funktionalität des Tools:

Moderne DNA-Sequenzierung Technologien ermöglichen Genetiker schnell zu identifizieren genetische Variation unter vielen menschlichen Genomen. Allerdings, Isolieren der Minderheit der Varianten Grunderkrankung bleibt eine wichtige, noch gewaltige Herausforderung für die medizinische Genetik. Wir haben GEMINI entwickelt (Genomanalyse), ein flexibles Software-Paket für die Erkundung aller Formen der menschlichen genetischen Variation. Im Gegensatz zu bestehenden Werkzeugen, GEMINI integriert genetische Variation mit einem vielfältigen und anpassungsfähigen Satz Genomannotation (g, dbSNP, ENCODE, UCSC, ClinVar, KEGG) in einer einheitlichen Datenbank zu erleichtern Interpretation und Daten Exploration. Während andere Methoden bieten eine unflexible Reihe von Filtern oder Variante Priorisierungsverfahren, GEMINI ermöglicht es Forschern, komplexe Abfragen auf Probe Genotypen basierend komponieren, Vererbungsmuster, und beide pre-installed und benutzerdefinierte Genomannotation. GEMINI auch Verfahren zur Ad-hoc-Abfragen und Durchsuchen von Daten, eine einfache Programmierschnittstelle für kundenspezifische Analysen, die die zugrunde liegende Datenbank nutzen, und beide Befehlszeile und grafische Werkzeuge für die gemeinsame Analysen. Wir zeigen GEMINI dem Dienstprogramm für die Erkundung Variation in persönlichen Genome und Familie basierte genetische Studien, und zeigen ihre Fähigkeit, auf Studien mit Tausenden von menschlichen Proben skalieren. GEMINI ist für die Reproduzierbarkeit und Flexibilität ausgelegt und unser Ziel ist es, Forscher mit einem Standard-Framework für medizinische Genomik bieten.

Wenn Sie möchten, um mehr zu erfahren, es gibt einige ziemlich gute Dokumentation des Softwarepakets hier.

Während ich an ihm, und völlig unabhängig, außer es ist Humangenomik, Es ist SlideShare Präsentation des aktuellen’ Zustand der persönlichen Genomik. Diese ist in Anführungszeichen, weil das ist eigentlich von SlideShare 3 Jahren, aber es gibt eine Menge guter Informationen drin. Wer weiß, eines mehr up-to-date Folien-Set oder umfangreiche Einführung in den aktuellen Stand der persönlichen Genomik Wissenschaft ähnlich wie diese?

 

Relevent Verbindungen:

GEMINI Software-Paket
dbSNP
ENCODE
UCSC Genome Browser
ClinVar
KEGG

(Tutorials sind nachfolgend für die Werkzeuge in Fettdruck oben verlinkten)

Maßgeblichen Referenzmarkt:

Paila U, Chapman BA, Kirchner R, & Quinlan AR (2013). GEMINI: Integrative Erforschung der genetischen Variation und Genome Anmerkungen. PLoS Computational Biology, 9 (7) PMID: 23874191

Video Tipp der Woche: Big Änderungen NCBI Genome Ressourcen


NCBI wurde in erstellt 1988 und hat die gepflegt GenBank Datenbank für die Jahre. Sie bieten auch viele Rechenressourcen und Daten-Retrieval-Systeme für viele Arten von biologischen Daten. Als solche sind sie wissen nur zu gut, wie schnell die Daten, die Biologen sammeln hat sich verändert und erweitert. Als Einsatzmöglichkeiten für verschiedene Datentypen sind entwickelt worden,, ist deutlich geworden, dass neue Arten von Informationen (wie erweiterte Metadaten) müssen gesammelt werden, und neue Wege im Umgang mit Daten erforderlich.

NCBI hat auf diese Bedürfnisse wurden Anpassung im Laufe der Jahre und vor kurzem wurde die Anpassung seines Genoms Ressourcen. Der heutige Tipp wird auf einige dieser Veränderungen beruhen. Mein Video wird auf den Schwerpunkt “komplett überarbeitet Genome site”, das erst kürzlich ausgerollt und kündigte in der jüngsten NCBI Newsletter. Ich habe nicht eine Publikation beschreibt die Veränderungen gefunden, aber der Newsletter geht in einigen Details und die Ankündigung auf der Oberseite des Genome Seite gefunden (& dass ich darauf hinweisen, in dem video) hat eine sehr hilfreiche Details über die Änderungen.

Wie Sie in der Ankündigung siehe, der Genome Ressource ist nicht der einzige Zusammenhang Ressource erlebt die letzten Änderungen haben, einschließlich der Neugestaltung der Genome Project-Ressource in der BioProject Ressourcen und die Schaffung des BioSample Ressource. Ich werde keine Zeit haben, um ins Detail über diese beiden Ressourcen gehen, aber am Ende meines Posts werde ich zwei neuere NCBI Publikationen, die in Nucleic Acids Research kam in diesem Monat verlinken – das sind gute Quellen für weitere Informationen über BioProject lesen, BioSample, und auf der NCBI als Ganzes. Für eine historische Perspektive, die ich auch auf die ursprüngliche Genome Referenz Link, die in der Bioinformatik und derzeit frei zugänglich.

Einige der Änderungen sind sehr interessant, einschließlich “Einzel-Genom Aufzeichnungen stellen nun einen Organismus und nicht ein Genom für ein Isolat.” Die NCBI Newsletter besagt, dass “Wesentliche Verbesserungen sind eine natürliche Organisation auf der Ebene des Organismus für prokaryotische, eukaryotischen, und viralen Genomen. Die Berichte enthalten Informationen über die Verfügbarkeit von Nuklear-oder prokaryotischen primäre Genome sowie Organellen und Plasmide. ” Es gibt auch einen Hinweis, dass “Aufgrund der Reorganisation zu einer natürlichen Klassifikation, älteren Genom Kennungen sind nicht mehr gültig. Typischerweise sind diese Genom-IDs wurden nicht in das bisherige System ausgesetzt und wurden hauptsächlich für den programmgesteuerten Zugriff verwendet. ” Das macht mich fragen, was ändert dies an andere NCBI Ressourcen Mandat, sowie externer Ressourcen. Ich habe keine Ankündigungen diesbezüglich noch nicht gesehen, also werde ich nur noch stay tuned & Check rund um häufig.

Genießen Sie die Spitze & lassen Sie uns, oder NCBI, wissen, was Sie von deren Veränderungen denken! :)

Quick Links:

NCBI Homepage: http://www.ncbi.nlm.nih.gov/

Entrez Genome Ressourcen Homepage: http://www.ncbi.nlm.nih.gov/genome

BioProject Ressourcen Homepage: http://www.ncbi.nlm.nih.gov/bioproject/

Referenzen:

Historische Referenz Entrez Genome: Tatusova, T., Karsch-Mizrachi, I., & Ostell, J. (1999). Komplette Genome in WWW Entrez: Darstellung der Daten und Analysen Bioinformatik, 15 (7), 536-543 DOI: 10.1093/bioinformatics/15.7.536

Barrett, T., Clark, K., Gevorgyan, R., Gorelenkov, V, Gribov, E., Karsch-Mizrachi, I., Kimelman, M., Pruitt, K., Resenchuk, S., Tatusova, T., Yaschenko, E., & Ostell, J. (2011). BioProject und BioSample Datenbanken NCBI: Erleichterung Erfassung und Organisation von Metadaten Nucleic Acids Research DOI: 10.1093/nar/gkr1163

Sayers, E., Barrett, T., Benson, D., Bolton, E., Bryant, S., Canese, K., Chetvernin, V, Kirche, D., DiCuccio, M., Federhen, S., Feola, M., Fingerman, I., Geer, L., Helmberg, W., Kapustin, Y., Krasnov, S., Landsman, D., Lipman, D., Lesen, Z., Madden, T., Madej, T., Maglott, D., Marchler-Bauer, A., Miller, V, Karsch-Mizrachi, I., Ostell, J., Panchenko, A., Phan, L., Pruitt, K., Schuler, G., Sequeira, E., Sherry, S., Shumway, M., Sirotkin, K., Slotta, D., Suworow, A., Starchenko, G., Tatusova, T., Wagner, L., Wang, Y., Wilbur, W., Yaschenko, E., & Ihr, J. (2011). Database Ressourcen des National Center for Biotechnology Information Nucleic Acids Research DOI: 10.1093/nar/gkr1184

Tipp der Woche: Greifen (Vergleich von Genomen) revisited

Ich habe eine Tipp COGE das Werkzeug, Gevo vor etwa zwei Jahren und wir hatten eine Gast-Beitrag über COGE von Eric Lyons, der führende Entwickler von Greifen etwas mehr als vor einem Jahr. In unserer laufenden und gelegentliche Suche, um unsere Tipps frische (und verschieben Sie sie in Langlebigkeit beeinflusst durch RNA-Editierung von bestimmten genetischen Varianten, die ein Rückgrat haben Arsen), Ich habe beschlossen, COGE und eines ihrer Werkzeuge überdenken. COGE hat ein bisschen verändert, seit wir zuletzt besuchten sie (einige der Änderungen hier). Es ist eine neue Schnittstelle, Weitere Dokumentation und viele weitere Tutorials, einige neue Tools und Zusammenhänge und vieles mehr Genome. Ich werde eine kurze Einführung in SynMap zu geben und es zu benutzen, um eine Umlagerung Genom-Analyse zu tun (Gegenstand einer Text-Tutorial auf der Baustelle).ResearchBlogging.org

Der Algorithmus in dem gewählten Beispiel ist QUOTA-ALIGN, die Gegenstand einer kürzlich erschienenen Arbeit, “Screening Syntenie Blöcke in paarweisen Vergleiche Genom durch Integer-Programmierung” in BMC Bioinformatics. Wie die Zeitung Abschluss Staaten:

Die QUOTA-ALIGN-Algorithmus Bildschirmen eine Reihe von Syntenie Blöcke nur behalten die mit einer vom Benutzer festgelegten Ploidie Beziehung zwischen zwei Genomen. Diese Blöcke, wiederum, kann für weitere Downstream-Analysen wie die Identifizierung wahr orthologen Regionen in interspezifischen Vergleich herangezogen werden.

Und wie bereits erwähnt, und du wirst in diesem Tipp finden, “QUOTA-ALIGN-Programm ist auch als Hauptkomponente in SynMap integriert http://genomevolution.com/CoGe/SynMap.pl webcite, bietet einen leichteren Zugang zu Tausenden von Genomen für Nicht-Programmierer.
Tang, H., Lyons, E., Pedersen, B., Schnable, J., Paterson, A., & Freeling, M. (2011). Screening Syntenie Blöcke in paarweisen Vergleiche Genom durch Integer-Programmierung BMC Bioinformatics, 12 (1) DOI: 10.1186/1471-2105-12-102

Es gibt eine Datenbank für alles, sogar uber-Operons

Ich war etwa das Spiel mit Google Scholar ist neues Zitat Feature dass mir erlaubt, meine Papiere in einem Ort leicht zu sammeln (funktionierte ziemlich gut, Mehrwertsteuer, sparen ein paar Pannen, siehe unten) als ich merkte, es verpasst ein Papier von mir aus 2000: “Gene Kontext Erhaltung einer höheren Ordnung als Operons.” Die abstrakte:

Operons, co-transkribiert und co-reguliert zusammenhängende Sätze von Genen, sind schlecht über kurze Zeiträume der Evolution konserviert. Das Gen, um, Gen Inhalt und Regulationsmechanismen des Operons kann sehr unterschiedlich sein, auch in eng verwandten Arten. Hier, präsentieren wir verschiedene Hinweise, die darauf hindeuten,, obwohl ein Operon und seine einzelnen Genen und regulatorischen Strukturen neu geordnet beim Vergleich der Genome verschiedener Spezies, Diese Umlagerung ist eine konservative Verfahren. Genomische Rearrangements immer halten einzelne Gene in sehr spezifischen funktionalen und regulatorischen Kontext. Wir nennen diese konservierten Kontext ein uber-Operon.

Die uber-Operon. Es war mein PI vorgeschlagen Begriff. Leben und Arbeiten in Deutschland zum Zeitpunkt, Ich dachte, es war irgendwie komisch. Sowieso, Ich habe nie wirklich mehr als ein anderes Papier oder so auf, dass die Forschung und die Art der Überblick verloren erweitert, ob das Papier in viel resultierte. I in 'uber-Operon getippt’ in google heute und fand, dass es schon ein paar Mal zitiert (88) und, Ich fand das interessant: es wurden ein paar Datenbanken aufgebaut worden von “uber-Operons.”

Eine chinesische Forschergruppe schuf die Uber-Operon Database. Das Papier sieht interessant aus, aber leider ist der Server ausgefallen ist (ob es sich um vorübergehende oder dauerhafte, Ich weiß nicht,), der ODB (Operon Database) verwendet uber-Operons (die sie als Referenz Operons) zu Operons in der Datenbank vorhersagen , Nebulon ist ein weiterer, HUGO ist ein weiterer. Lesen Sie die capitel über numerische Methoden für die Vorhersage uber-Operons :)

Genau da, Ihnen zu zeigen,, gibt es eine Datenbank für alles.

Oh, und zurück zu Google Scholar Zitat. Es fand fast jedes Papier, das ich veröffentlicht habe, obwohl es verpasste zwei (einschließlich des oben) und hatte zwei Fehlalarme. Zusätzlich, viele Zitate fehlen (wie die 88 für dieses Papier, und viele andere aus anderen Zeitungen). Das ist nicht zu sagen, es ist nicht sinnvoll, Ich finde es ein nettes Tool, aber es ist nicht perfekt. Sie können find Sie mehr über Google Scholar Zitat hier, und etwa Microsoft ist eine ähnliche Funktion bietet sich hier.

Oh, und tut dies nach setzte mich in die HumbleBrag Hall of Fame? Wenn das für twitter vorbehalten, als vielleicht sollte ich twitter dieser so kann ich es bekommen :). (obwohl ich nicht sicher bin, unter Hinweis darauf, relativ kleinen Datenbanken eine relativ geringe Papier stellt Prahlerei, Demut ist oder nicht LOL).

Tipp der Woche: SNPTips und Anzeigen persönlichen Genomdaten

Der heutige Tipp der Woche ist auf SNPTips. Wir hatten eine Gast-Beitrag auf dieser früheren. Normalerweise verlieren wir Tipps, Datenbanken und Analyse-Tools, aber nachdem ich unsere 23andme Daten, Wir haben mit SNPTips oft und dachte, er könne nutzen, um einige unserer Leser werden. SNPTips wurde erstellt von 5bin Lösungen für 23andme* Kunden auf einfache Weise ihre genomische Daten beim Surfen im Internet. Die Spitze wird schnell zeigen Ihnen, wie Sie die Browser-Erweiterung und was es tut installieren. Am Ende der Spitze, Ich kurz zeigen ein benutzerdefinierte Anmerkung track Ich habe meiner 23andme Daten mit UCSC Genome Browsers ** Personal Genome SNP-Format. Das Format ist nicht perfekt für 23andme Daten (nicht für rsid Bereich ermöglichen, hat Bereichen wenig mit 23andme Daten, usw.), aber es ist enorm helfen, wenn Sie Ihre Daten mit dem Genom-Browser durchsuchen möchten. Sie haben grundsätzlich nehmen die 23andme Daten, die wie folgt aussieht:

und ordnen Sie die Spalten, noch ein paar, um es so aussehen:

Sie können diese in eine Tabellenkalkulation zu tun wie ich es tat, es ist ein bisschen arbeitsintensiv. Wenn ich mich entscheide, es für meine Tochter und Ehemann Genomdaten tun (die ist durchaus möglich), Ich würde ein Perl-Skript, um das Format zu ändern erstellt (oder vielleicht gibt es etwas, das schon draußen?).

Es besteht im Wesentlichen beinhaltet:
*Beseitigung der RSID Spalte
*Neuordnung der Spalten in die richtige Reihenfolge
*Hinzufügen “chr” der Chromosomenzahl
*Hinzufügen von vier Säulen, 1 mit der Anzahl der Allele, 2 mit 0′mit (Frequenz Daten der 23andme Daten müssen nicht)
*Änderung der Genotypen von xx, x und xy mit x / y.

Denken Sie auch daran, dass die 23andme Positionsdaten aus zu bauen 36 (2006, hg18) und die Genotypen in 23andme Daten angezeigt werden im Hinblick auf die positive Strang auf dem Referenz-Baugruppe ausgerichtet.

Es ist nicht die eleganteste Lösung, aber es funktioniert und gut mit SNPTips. Es wurde ziemlich süchtig für mich :). Ich bin sicher, es gibt mehr elegant diejenigen, die getan werden kann,.

*OpenHelix und seine Mitarbeiter haben keine geschäftliche Verbindung oder finanzielles Interesse mit 5amsolutions oder 23andme.
**UCSC Sponsoren Tutorials und Öffentlichkeitsarbeit mit OpenHelix durch eine subgrantee.

Freitag SNPets

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

Tipp der Woche: Galaxy Seiten

Der Tipp der Woche ist eine kurze Einführung in Galaxy Seiten. Dies sind spezielle Seiten, die Benutzer innerhalb der erstellen können Galaxy System zur Beschriftung, beschreiben und erklären verschiedene Analysen durchgeführt mit Galaxy. Der Benutzer hat viele Fähigkeiten, um zu verknüpfen und einbetten Geschichten, Workflows und die Datensätze mit Hilfe von Text und Bildern und mehr in vollem Umfang kommentieren Analysen. Wie beschrieben letzte Woche, Dies ist einer der vielen Ergänzungen Galaxy hat, um die Reproduzierbarkeit und Transparenz der Genomforschung zu erhöhen hat.

Galaxy, eine Schrittlänge zu reproduzierbaren Computational Research

ResearchBlogging.org

Galaxy begann als ein sehr nützliches Werkzeug zur Genomforschung, dass reproduzierbare und teilbar war nicht. Einer meiner Haustier ärgert beim Lesen Forschungsarbeiten, die Genomanalyse oder online Genomik Ressourcen zu nutzen ist der Materialien und Methoden Abschnitte. Oft werden die Methoden und Parameter verwendet werden, nur in einem sehr kursorisch erwähnt, wenn überhaupt. Ich wäre nicht in der Lage, die Forschung zu reproduzieren. Diese, zusammen mit der Möglichkeit, einfach zu tun und Share-Analyse, ist eine der grundlegenden Zweck Galaxy wurde entwickelt und hat einen ziemlich guten Job gemacht (Ich bin ein bisschen voreingenommen *).

Die Galaxy-Entwickler haben vor kurzem ein Papier veröffentlicht: “Galaxy: einen umfassenden Ansatz für die Unterstützung zugänglich, reproduzierbar und transparent Computational Research in den Lebenswissenschaften” in Genome Biology.

Es habe ein paar Fragen oder Aufgaben habe ich das Gefühl, dass Galaxy besser erfüllen das Ziel der reproduzierbar und transparent Computational Forschung nötig gewesen. Eines der Dinge, die wir in Workshops zu Galaxy wurde gefragt habe, war, wie lange wird 'Geschichten’ und "Workflows’ anhalten. Die Galaxy-Entwicklern bestand diese würden auf unbestimmte Zeit bestehen bleiben (so unbestimmt wie ein Online-Welt sein könnte). In diesem Papier, die Entwickler diese Frage zu beantworten, was scheint mir eine ziemlich gute, breiten Ansatz zur Persistenz:

Wir verfolgen drei Strategien, um sicherzustellen, dass alle Galaxy-Analyse und die damit verbundenen Objekten lassen sich leicht und dauerhaft zugänglich. Erste, entwickeln wir Export-und Import-Unterstützung, so dass Galaxy-Analysen als Dateien gespeichert werden können und übertragen zwischen verschiedenen Galaxy-Servern. Zweite, Wir bauen eine Gemeinschaft Raum, in dem Nutzer hochladen und mit anderen teilen können Galaxy-Objekte. Dritte, planen wir den direkten Export von Galaxy Seiten und Analysen mit Publikationen im Zuge einer langfristigen ermöglichen, durchsuchbare Daten archivieren wie Dryade.

Ein weiteres Merkmal, dass, obwohl ich wusste, dass dies kommen, es ist gut, es in der veröffentlichten Form und in der Beta-Seite zu sehen, eine Gemeinschaft von Tools und Anwender. Es ist in dem Zitat oben genannten, aber es ist mehr als das.. Es ist eine Erweiterung der Fähigkeit, Geschichten und Workflows Aktien:

Um den Nutzern einen besseren und schnelleren Entscheidungen innerhalb Galaxy, erweitern wir Galaxy-Sharing-Modell, um die Galaxy-Community finden und markieren Sie nützliche Gegenstände. Ideal, Die Gemeinschaft sucht Geschichten, Workflows, und andere Gegenstände, die besten Praktiken darstellen; Best-Practice-Elemente können verwendet werden, um führen den Anwender in ihrer eigenen Analysen helfen.

Die Beta-Site gibt Ihnen einen Blick auf, was in den kommenden “Galaxy Gerätehaus,” einen Platz zum Hochladen, herunterladen und Werkzeuge, um in Galaxy-Installationen importieren. Hoffentlich wird dies irgendwann auch die Fähigkeit, bewerten und diskutieren Werkzeuge. Ein weiterer Aspekt, den ich werden uns dann nach vorne, um die Fähigkeit, Arbeitsabläufe zu einer offeneren und breiteren Gemeinschaft teilen. Im Moment gibt es die hervorragende Fähigkeit, Geschichten und Workflows mit anderen Benutzern teilen in Ihrem Netzwerk von Kollegen, aber ich möchte eine offene Gemeinschaft zu teilen und bewerten Workflows sehen. Aus dem Kommentar oben, es scheint, dass kommt. Es wird eine sehr willkommene Ergänzung.

Ein letztes Feature hinzugefügt möchte ich erwähnen, ist Seiten:

Galaxy Seiten (Abbildung 4) sind das wichtigste Mittel zur Kommunikation zugänglich, reproduzierbar, und transparent Computational Research durch Galaxy. Seiten sind kundenspezifische Web-basierten Dokumenten, mit der Benutzer über eine gesamte Rechenleistung Experiment zu kommunizieren, und Seiten stellen einen Schritt in Richtung der nächsten Generation von Online-Publikation oder Veröffentlichung Ergänzung. Eine Seite, wie eine Veröffentlichung oder zu ergänzen, enthält eine Mischung aus Text und Grafiken beschreiben das Experiment ist analyses.In Neben Standard-Content, a Page auch eingebettet Galaxy Elemente aus dem Experiment: Datensätze, Geschichten, und Workflows. Diese eingebetteten Objekte stellen eine zusätzliche Schicht von Interaktivität, zusätzliche Angaben und Links, um die Elemente zu nutzen.

Ich habe versucht, die Seiten (klicken “Benutzer” Oben rechts auf der Seite, klicken Sie dann auf “Seiten” Zugriff zu den Seiten). Ich mag die Fähigkeit, im Grunde schreiben, was ist ein Verfahren und Materialien für die Bioinformatik. Sie können beschreiben, was du getan hast, einzubetten Geschichten, Datensätze und dergleichen. Leider, zum Zeitpunkt des Schreibens dieses Artikels konnte ich auf eine Seite zu bauen, aber nicht in der Lage, damit Sie es (Server-Fehler, Ich neuesten Versionen Safari und Firefox unter Mac 10.5). Ich bin sicher, dies ist ein temporärer Fehler.

Galaxy hat machen große Fortschritte in den letzten paar Jahren und sieht künftig eine Go-to-Tool für computergestützte Analyse für experimentelle Biologen geworden. In dieser Vene, möchten Sie vielleicht zu prüfen, ihre Einführungstutorial oder Screencasts mit dem Werkzeug vertraut zu machen!

*Haftungsausschluss: Die Galaxy-Gruppe Verträge mit OpenHelix zu einem einführenden Tutorial über Galaxy bieten (kostenlos und offen für alle Benutzer).

Goecks, J., Nekrutenko, A., Taylor, J., & Galaxy-Team, T. (2010). Galaxy: einen umfassenden Ansatz für die Unterstützung zugänglich, reproduzierbar, und transparent Computational Forschung in den Life Sciences Genome Biology, 11 (8) DOI: 10.1186/gb-2010 bis 11-8-R86

Galaxy http://www.galaxyproject.org

Tipp der Woche: Genomischer Maus Pathologie

OK, so ist dies nicht das Gleiche wie unsere üblichen Tipps. Aber vor kurzem war ich beteiligt in einem Tiermodell Projekt, das führte mich zu dieser Ressource auf genomische Pathologie. Je tiefer ich in diesem Tiermodell Projekt, desto klarer wurde, dass eine enorme Menge an genomischen Daten kommt das wird groß sein–aber es müssen entsprechende Histologie und Pathologie für ein umfassenderes Verständnis der genomischen Biologie gekoppelt werden.

Alle diese Modell-Organismus Projekte–Knockout-Mäuse oder Ratten, Mausmutanten Krebs-Studien zum Beispiel, Inzuchtlinien mit spezifischen Merkmalen und genomischen Regionen wie dem Sonderforschungsbereich Cross, behandelten Tieren–müssen Qualität Pathologie Einschätzungen. Es gibt Projekte wie Phänotypisierung sowie Zugang zu den wobei auf große Mengen von Tieren durchgeführt, und sie erfordern nicht nur standardisierte Beschreibungen und Ontologien, sondern auch Bild Proben und Auswertungen. In einem Alter, wo wir alle um scannen überhaupt dieser Software Blick auf Gene und genomischen Regionen, Wir müssen Pathologie Daten sowie. Und diese Daten müssen auch standardisiert werden und in entsprechende Datenbank-Ressourcen für die Forscher zu finden und zu untersuchen,. Kürzlich hörte ich Dr.. Robert Cardiff über seine Arbeit an Pathobiologie der Maus zu sprechen und wie wichtig es ist, die Informationen in einem standardisierten und durchsuchbare Ways Capture ist. Er ist einer der Fahrer dieses Projekts, und versteht die Bedürfnisse in diesem Bereich.

Mehr Menschen sollten in der Pathologie ausgebildet werden, um diese Tiere zu untersuchen. Also bei diesem Projekt war ich beeindruckt, um herauszufinden, über ein Online-Learning-Projekt, die hilfreich sein für Menschen, die die Grundlagen der Forschung an Tieren zu verstehen und wichtige Aspekte der Pathologie eingeführt werden müssen, könnte. Dieses Projekt hat eine Auszeichnung für herausragende Distance Learning gewonnen (Mai 25). So als eine öffentliche Dienstleistung in der Genomik ich darauf Sie in diesem Projekt UC Davis.

Sie können einen Blick auf die Hintergründe und Ziele für diese von der haben Center for Genomic Pathologie Site. Von dort können Sie die Navigation für Sie UCD Informationen Session um einen Eindruck von ihrem Kurs, oder auf meinem Bild oben klicken. Es ist ein schöner Aufwand.

Wir haben keine Beziehungen mit UC Davis oder dieses Online-Learning-Projekt–wir dachten, es war eine wertvolle und wichtige Komponente, um Genomik und wollte darüber reden.