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금주의 팁: MaizeGDB 게놈 브라우저 & 다른 동영상


다른 사이트의 경우에 우리는 고도로 비디오 팁 및 자습서. 오늘 너희를 가리 키도록하고 싶습니다 MaizeGDB. 작년에 가족 MaizeGDB는 데이터베이스에 자신의 비디오 자습서를 강조, 그들은 추상에서 도시로:

비디오 자습서 신속하게 생물 학적 데이터베이스에서 제공하는 온라인 도구를 사용하는 방법은 연구자를위한 효과적인 방법입니다.

우리 명백하게 동의 여기 OpenHelix에서. 우리는 이상이 100 전체 자습서 및 200 계약의 팁 :디.

위의 임베디드 것은 MaizeGDB의 게놈 브라우저를 사용하여 자신의 튜토리얼입니다 (V2). 그들이 그들의 자원에 일곱 추가 자습서 예를 찾는 방법 등 현장의 유전자지도 위치 그리고 일을 표현형 검색. 자습서의 페이지에서 그들은 또한 옥수수 연구와 MaizeGDB에 다른 사람으로부터 다양한 다른 자습서에 대한 링크가.

당신은 우리의 블로그에서 MaizeGDB에 대해 자세히 알아볼 수 있습니다. 우리는 만성 지난 몇 년 동안 여러 게시물 MaizeGDB를 강조 자신의 GBrowse로 이동, 그것은 성공입니다그들의 경험.

유용한 링크:
MaizeGDB
MaizeGDB 자습서
GBrowse
OpenHelix GBrowse 자습서
하퍼 LC, 쉐퍼가 상대역과 베드신 ML, 엉겅퀴 J, 가디 JM, Andorf CM, 캠벨 검사, 캐논 EK, 브라운 BL, Birkett SM, 로렌스 CJ, & 센의 TZ (2011). MaizeGDB의 게놈 브라우저 자습서: 동영상을 통해 생물학에 대한 데이터베이스 아웃리치 한 예. 데이터베이스 : 생물 학적 데이터베이스와 curation의 저널, 2011 PMID: 21565781

교육 혁신을 앞에

OpenHelix는 전제에 근거하고 메리는 자연 블로그에서 게스트 게시물에 최근 다시 지점을 만든: SciVee – 과학이 표시 만들기.

당신이 RTFM 마십시오? 진실 자 - 말씀. 당신은 새로운 소프트웨어를 접근할 때, 먼저 나치는 매뉴얼을 읽고? 예. 그렇게 생각해. 걱정하지 말게, 그것은 일반적인 표현형입니다. 사실, 우리는 OpenHelix의 과학자들이 소프트웨어 설명서 읽기를위한 희귀 allele을 가진 사람들의 작은 분수들과있다는 것을 확신하고. 하지만 좋은 소식은 우리가 아닌 희귀 allele의 사람들을 도울 방법을 찾았있다.

(RTFM… “'버림받은을 읽고’ 매뉴얼” … 뭔가되는 F… 이것은 결국 가족 친화적인 블로그입니다).

우리는 절대적으로 시간 또는 생물 학적 데이터베이스 또는 분석 도구에 대한 체계적인 교육 및 학습의 몇 가지는 연구자 일 저장할 수 없다는 걸 알고, 때로 개월, 작품의. 때로는 놀라운 발견을하게 차이를 의미합니다… 또는 막다른 골목을 눌렀을 때.

음, 그것은 오늘날 읽어 즐거웠어 자연에 댓글 (데이비드 피스톤, p440, 구독 벽 뒤에) 무언가의 완벽한 예제는 우리가 말하고있는 복음 전도자입니다:

밴더빌트 대학의 핵심 현미경 실험실의 수장으로서, 저는 최근 세포에 단백질 상호 작용을 연구 실험에서 그들의 복잡한 결과를 논의하기 위해 동료와 그의 학생을 만난. mitochondria 안에서 특정 단백질의 상호 작용을 중단 했어야 치료를 적용한 후에, 그들은 여전히​​ 단백질 상호 작용 보았다. 학생은 그가 상업 자동화된 이미지를 사용했던 상호 작용을 측정하는 데 있다고 말했다- 분석 시스템. 그는 그것이 작동하는 방식 이해하지 못했, 범인은 그저 다른 실험에서 동료의 설정을 사용. 하지만, 그가 모르게, 이것은 mitochondria를 제외한 세포를 모두 마스크했다. 그가 있었다면

설정이 전체 세포 가면 떠나야 수​​정, 그 단백질은 세포의 나머지 부분에 비해 상대적으로 적은 양의 지금 mitochondria 내에 존재했다고 볼 것이다, 그래서 그들의 상호 작용이 중단되었습니다 - 치료했습니다, 사실, 일하는.

이 경우에는, 그것은 부족했다 영감이 아니었다 - 그것은 명령이었다.

그는 연구에 자동화 보탬이되었습니다 방법을 설명하기 위해 계속된다, 아직 동시에 베인시.
그것은 쉽게 연구를 끝낼 만들어졌다. 이 언덕 '두 가지처럼 말하는 것입니다… 눈속에’ 이야기, 하지만 짧은 (예, 나는 말한다.. 짧은) 20 나는 drosophila의 retrotransposable 요소를 시퀀싱하기 시작 년전 때, 나는 생어 방법을 사용하고 polyacrylimide 젤 차선과 차선을 채우는 데 사용. 시퀀스의 몇 천명이 기본 쌍은 오랜 시간이 걸렸습니다, 일간의 등 (아니면 제가 바보 같은 실수를하고 큰 유리에 금이 간 주 설정할 우리의 뛰어난 연구실 전문가를 설정). 오늘, 그것은 자동 및 빨라요, 순식간에 타오르는. 시간의 같은 금액의 기본 쌍 수억의 사건.
하지만, 박사 등. 피스톤은 주석에서 설명, 이 도구의 작동 방법을 완전히 이해하지 연구자로 연결하고 매​​개 변수를 가장 잘 사용하려면:
그들은 기술을 사용하여 시간을 낭비- 부적절 nique 또는, 동등 왜 없어!, 그들은 이상한 결과들이 실수를 한 건가하고 그것을 후속 적이 것을 의미한다고 가정했을 때 흥미로운 무언가를 놓치지.
그는 더 많은 교육과지도를 위해 벤치와 필요성에 실험 도구로 주로 말을. 그러나 데이터베이스 및 전산 분석 도구에 대해 너무 이중갑니다, 거의 모든 생물 학적 연구가 지금은 정기적으로 액세스하고 사용해야하는 데이터베이스 및 도구… 또는해야.
우리는이 라인을 따라 우리 자신의 일화 중 많은가. 균류학의 연구자가 누구 였는지, 우리는 그들에게 mycological 정보의 몇 데이터베이스를 보여주시, 황홀했다. 내 최고의 일화는 유명 연구자였다 (누가 말을하지 않습니다, 언제, 어디서 :디) 누가 UCSC 게놈과 표 브라우저에서 우리와 함께 워크샵을했다. 이 연구는 나중에 와서 날 그들이 데이터를 분석하는 막다른 골목에 보냈다 실험실에서 수행되는 연구와 달 보여주었다. 워크샵의 끝에서, 그들의 대답을 알아 냈어 우리 줬어 4 시간 코스 아마 그들을 구했어 6 일의 개월.

우리는 그런 일화 많다.

댓글을 읽고, 박사. 피스톤은 매우 유효하고 중요 사항 및 제안을 가지고.

오, 및… 여기에 완전히 뻔뻔한 플러그가 온다… 당신은 항상 지켜 갈 수 우리의 스폰서 개방형 액세스 자습서 및 연습을 할 UCSC 게놈 및 테이블 브라우저에서, 인코딩, PDB 및 기타. 아니면 다른 100 자습서 (회원 가입). 중 또는 한 우리의 거의 200 매주 도움말 (개방형 액세스).

그리고 우리는 다음 반 년에 웹 세미나의 시리즈를 낳게 될 것입니다, 첫 번째는 그냥 약 하루에 발표되는. 그래서 여기 지키게.

기억, 교육 혁신 앞에 오는. 당신은 작품의 개월을 구할 수… 심지어 더, 당신은 다르게 만들어 몰랐어 것을 발견하다.

피스톤, 디. (2012). 연구 도구: 그것이 어떻게 작동하는지 이해 자연, 484 (7395), 440-441 간접 자원부: 10.1038/484440a

주의 비디오 도움말: NCBI의 게놈 자원에 큰 변화


NCBI 에서 만들어진 1988 와를 유지하고 있습니다 GenBank 년간 데이터베이스. 또한 생물 학적 데이터의 여러 유형에 대한 다양한 전산 자원 및 데이터 검색 시스템을 제공합니다. 생물학이 수집하는 데이터가 변경 및 확장이 얼마나 빨리 같은 그들은 모두 너무 잘 알고. 다양한 데이터 유형에 대한 사용은 개발되었습니다대로, 그것은 분명한되고있다 정보 새로운 유형의 (이러한 확장 메타 데이터로) 수집해야, 및 처리 데이터의 새로운 방법이 필요합니다.

NCBI는 수년에 걸쳐 이러한 요구에 적응되었으며, 최근 게놈 자원을 적응되었습니다. 오늘의 팁은 이러한 변화의 일부를 기반으로합니다. 내 동영상에 초점을 맞출 것이다 “완전히 새로 디자인된 게놈 사이트”, 최근에 밖으로 압연 및 발표되었던 가장 최근의 NCBI 뉴스 레터. 나는 변화를 설명하는 간행물을 찾지 못한, 하지만 뉴스 레터 몇 가지 세부로갑니다 게놈 사이트의 상단에서 찾을 발표 (& 나는 비디오에서 연결되는) 변경 사항에 대한 세부 사항을 매우 도움이되었습니다.

당신은 이번 발표에서 볼 수 마찬가지로, the 게놈 자원 최근에받은 변경 사항이 유일한 관련 리소스 없습니다, 에 게놈 프로젝트 리소스의 재설계를 포함하여 BioProject 리소스와 창조 BioSample 리소스. 나는 그 두 리소스에 대한 세부 사항에 갈 시간이되지 않습니다하지만 내 게시물의 끝에 저는 이번 달에 핵산 연구에서 온 두 대의 최근 NCBI 출판물로 연결됩니다 – 이들은 BioProject에 대한 자세한 내용은 읽기 좋은 리소스입니다, BioSample, 그리고 전반적으로 NCBI에. 역사적인 관점에 대한 또 원래 게놈 참조에 대한 링크, 이는 액세스 현재 무료로 생물 정보학에 있으며.

변경 사항 중 일부는 매우 흥미 롭, 그것을 포함 “단일 게놈 기록 지금은 유기체를 나타내는 하나를 위해 게놈이 분리.” NCBI 뉴스 레터 의하면 “주요 개선 prokaryotic에 대한 유기체의 수준에서 더 자연스러운 조직을 포함, 진핵세포, 그리고 바이러스 genomes. 보고서는 핵 무 기나 prokaryotic 기본 genomes의 가용성에 대한 정보뿐만 아니라 organelles과 plasmids 포함. ” 메모도있다는 걸 “때문에 자연 분류 시스템 개편의, 이전 게놈 식별자가 더 이상 유효하지 않습니다. 일반적으로 이러한 게놈 식별자는 이전 시스템에 노출되지 않은 및 프로그래밍 방식의 액세스에 대한 주로 사용되었다. ” 그래서 내가이 다른 NCBI의 리소스에 위임합니다 변경하는지 궁금합니다, 뿐만 아니라 외부 리소스. 내가 아직에 대한 공지 사항을 보지 못했어요, 그래서 그냥 계속 지켜봐야만 & 자주 주위를 확인.

즐겨 팁 & 우리를 보자, 또는 NCBI, 당신이 그들의 변화를 생각하는지 알아요! :)

빠른 연결:

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

Entrez 게놈 자원 홈페이지: http://www.ncbi.nlm.nih.gov/genome

BioProject 자원 홈페이지: http://www.ncbi.nlm.nih.gov/bioproject/

참고 문헌:

역사 참조 Entrez 게놈: Tatusova, 토니, Karsch - Mizrachi, 나, & Ostell, Kokocinski. (1999). WWW Entrez에 완료 genomes: 데이터 표현 및 분석 생물 정보학, 15 (7), 536-543 간접 자원부: 10.1093/bioinformatics/15.7.536

바렛, 토니, 클락, 사장님, GevorgyanGorelenkov, 기철, Gorelenkov, 브이, Gribov, 이봐요, E., Karsch - Mizrachi, 나, Kimelman, 엠, 프륏, 사장님, Resenchu​​k, 미국, Tatusova, 토니, Yaschenko, 이봐요, E., & Ostell, Kokocinski. (2011). NCBI에서 BioProject 및 BioSample 데이터베이스: 촉진 캡처 및 메타 데이터의 조직 핵산 연구 간접 자원부: 10.1093/nar/gkr1163

세이어, 이봐요, E., 바렛, 토니, 벤슨, 디, 볼턴, 이봐요, E., 브라 이언트, 미국, Canese, 사장님, Chetvernin, 브이, 교회, 디, DiCuccio, 엠, Federhen, 미국, Feolo, 엠, Fingerman, 나, 기어, 실은, Helmberg, 더블유, Kapustin, Y를, Krasnov, 미국, 촌뜨기, 디, Lipman, 디, 루, 조디악, 미치게하다, 토니, Madej, 토니, Maglott, 디, Marchler - 바우, 대답 :, 제분업자, 브이, Karsch - Mizrachi, 나, Ostell, 제이, Panchenko, 대답 :, 판티엣, 실은, 프륏, 사장님, 슐러, 샷, Sequeira, 이봐요, E., 셰리주, 미국, 셤웨이, 엠, Sirotkin, 사장님, Slotta, 디, Souvorov, 대답 :, Starchenko, 샷, Tatusova, 토니, 와그너, 실은, 왕, Y를, 윌버, 더블유, Yaschenko, 이봐요, E., & 예, Kokocinski. (2011). 생명 공학 정보를위한 국립 센터의 데이터베이스 자원 핵산 연구 간접 자원부: 10.1093/nar/gkr1184

새로운 기능, 연구 자료, OpenHelix 사이트

당신이로 가면 OpenHelix 홈 페이지, 당신은 약간의 차이를 확인하기 시작. 우리 튜토리얼 방문 페이지는 추가된 새 기능을 가지고. 우리는 지금 BioMed 중앙 저널에서 가장 최근의 연구를 보여주는 각 방문 페이지에 대한 섹션을. 예를 들어, 여기 스크린샷은 우리입니다 GeneMANIA 튜토리얼 스위트. 왼쪽 하단에서 당신을 볼 거예요 5 사용한 가장 최근의 연구 관련 기사 GeneMANIA 부터 BioMed 중앙 연구 저널의 카탈로그. 이 자원을 사용하여 수행됩니다 리소스가 어떤 종류의 데이터의 아이디어와 연구를 얻기 위해 사용자에게 도움이 될 것입니다. 이것은 또한 사용 될 수있는 다른 리소스를 찾을 수있는 도움이 될 것입니다 (종종 관련 - 리소스가 관심의 자원과 함께 언급한 것입니다).

이것은 우리가 알고 연구자의 능력을 향상시키는 방문 페이지에 추가할 수 있도록 노력하겠습니다 새로운 기능 일련의 시작입니다 모든 사람들이 그들에게 사용할 수있는 데이터 및 도구에 대한 수. 우리는 추가됩니다 “최근 비디오 도움말” 섹션 추가.

그리고, 당신은 연구 문헌의 게시자와의 최근 연구 목록을하려는 경우’ 귀하의 저널이 방문 페이지에 같은 (기사의 전체 내용에 액세스해야합니다), 연락 주시기 바랍니다 우리는 귀하의 저널의 이익을 위해 이렇게하는 당신과 함께 일해보고 싶어요, 자원, 연구자 및 예, OpenHelix :).

유지하고 확장하기 위해 지속적인 노력의 일환으로 우리 검색 데이터베이스 엔진, 우리 자습서, 블로그 더, 당신은 또한 우리의 사이트에 광고를 추가했습니다 통지합니다. 광고는 최고의 배너 광고 아르, 사이드 스카이 스크래퍼 광고 및 자습서 방문 페이지에 작은 광고. 그들이 당신을 관심하는 경우 다음과 후원자를 보는보십시오. 광고는 다음과 같은 후원 자습서에되지 않습니다 UCSC 게놈 브라우저 GDP는, 및 기타, 이나 그들이 자습서의 카탈로그에있는 가입자에 대해 표시됩니다.

그것이 공개 사용할 수 있도록 당신이 자습서를 후원하고자하는 경우, 이 도구의 개발자 또는 회사 여부, 기회에 대한 정보를 문의하시기 바랍니다 연구자의 다수 교육 및 복지를 위해.

또한, 우리가 공개하는 십여 후원 튜토리얼을 가지고 있지만, 우리는 있지 이상의 큰 카탈로그 90 구독되는 추가 자습서. 당신의 수개인 이러한 액세스하는 ubscribe, 부서 또는 기관.

 

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:

새로운 BioMed 중앙 기능

OpenHelix과 중앙 BioMed로 가져 왔어요 :디. 우리가 정말 기능과 아이디어를 같은 (물론) 그리고 우리가 그것을 통과 줄 알았는데.

BioMed 중앙 (BMC는) 개방형 액세스 출판사입니다. BMC는 함께 OpenHelix가 출시와 함께 새로운 기능 최근 관련 게놈 자원 자습서에 BMC는 저널의 독자에게 적시에 액세스 권한을 부여하려면. BMC의에서 연구 문서를 읽을 때, 연구자들은 이제 게놈 자원과 도구의 많은 온라인 자습서에 대한 링크를 제공하는가하는 데 사용 또는 인용 문서. 링크는 OpenHelix 사이트에있는 훈련 방문 페이지로 직접 독자가 걸립니다. BMC는 개방형 액세스의 큰 선택을 높은 품질이 피어 연구 저널 검토한 결과, 많은 연구의 오늘 보도했다 사용 및 자원의 많은 OpenHelix의 열차를 인용. 연구팀은 지금 빨리 연구에 사용되는 데이터베이스 및 도구에 대한 교육을 찾을 수 있습니다. 예를 들어, 이 최근 문서 , 비 polyadenylated RNAs의 Genomewide의 특성, BMC의에서 게놈 생물학 포함하여 그들의 연구에서 사용되는 몇 가지 도구를 인용 지리적, 에도 외. 새로운 기능은 문서에서 이러한 인용을 발견하고 같은 이미지에서 볼 수있는 자원에 OpenHelix 자습서에 대한 링크를 나열합니다.

그것은 신문에 관련된 리소스에 대한 빠른 링크를 찾기 힘들 수 있습니다–인용 때로는 완전하지 않은가, 스나 사이트에 연결되어 있지.

우리는 연구자 간단하고 더 빨리 관련 중요한 게놈 자원에 대한 교육을 만들기 위해 여러 가지 방법으로이 기능을 확장할 계획을 가지고.

우리는 이미 이것에 대한 좋은 의견이 오긴했는데–좋은 생각!

@jytricker 좋은 생각! @BioMedCentral / OpenHelix 합작은 게놈 / 생물 정보학 도구에 코치 과학자들은 논문에서 언급한 것입니다 http://ow.ly/4eQbG

 

우리는 단어를이 프로그램을 중단… 각 튜토리얼 구입

우리는 일반적으로 OpenHelix 자습서 구입에 대해 구체적으로 블로그를하지 (우리는 보도 자료와 함께 할), 그것은 블로그의 목적은 아니에요, 하지만 난 정말까지 빠른 헤드를주고 싶어. 리소스 공급자가 훈련과 아웃리치을 투자했기 때문에 우리 자습서의 대부분은 최종 사용자에게 무료입니다. UCSC, 인코딩, GDP는, 보기, SBKB은하 그냥 몇 가지 예입니다. 우리 자습서의 대량 (카탈로그를 체크 아웃: 에 도달 100!) 뒤에 회원 가입 벽. 강사를위한, 교수 교육 게놈, 전원 학습자, 단체 및 기관, 구독 감각을 많이 만들. 가끔하지만, 개별 사용자는 하나 또는 두 개의 자원을 양성해야하고 그들의 필요가 충족됩니다. 우리는 그 사용자를위한 튜토리얼에 대한 개별적인 구매 기능을 추가했습니다.

당신이 가입하지 않은 경우, 당신은 새로운 녹색을 알 수 있습니다 “구매” 및 “구독하기” 버튼 (당신이 가입하는 경우, 이러한 버튼은 물론 나타나지 않습니다, 자습서는 무제한 액세스할 아르). 를 클릭하십시오 “구매” 버튼을 당신은 후 즉시 특정 튜토리얼에 대한 액세스 권한을 얻을 수 $28.50 구매 (Google Checkout을 통해, 무료 Google 계정이 필요합니다, 당신은 구글 이메일을 사용하는 경우, 그건 당신이 알 필요합니다). 당신은 지속됩니다 바로 액세스할 수있을 겁니다 3 구입 후 일. 무제한 사흘 동안 Flash 동영상에 액세스하고 슬라이드를 다운로드하는 기능을 제공합니다 그, 유인물과 연습.

다시, 당신을 볼 수 있습니다 여기에 우리의 목록에 자습서, 우리의 자원이나 검색 가정 및 검색 페이지. 리소스에 바로 입력 (또는 일반 주제) 당신은 검색 상자에 관심이있는. 우리는 자원에 대한 튜토리얼이있다면, '퍼즐있을 것입니다’ 검색 결과의 왼쪽에있는 아이콘. 그린은 후원과 무료 뜻, 빨간색은 가입으로 볼 수있다는 것을 의미합니다, 또는 개인 구매. 그냥 아이콘을 클릭 :디.

Scivee 그룹

난 이해가 안가 전에 언급한, 하지만이 주 팁을 준비하려고 나처럼, 나는 우리가 Scivee에 이상 사회를 우리의 독자들에게 상기시켜 줄 알았는데 (과학 YouTube에 :): 게놈 자원 교육. 우리는 지금이 우리의 모든 도움말을 게시하고 다른 사용자의 동영상을 추가하는 게놈 리소스에 대한 사용자 열차. 우리가 얘기를 2-3 이제 우리 사회에서 다스 동영상. 와서 가입!

토론토 대학은 GeneMANIA 무료 OpenHelix 튜토리얼 및 교육 자료 발표, 유전자 기능 예측 도구

Quote startOpenHelix 자습서 제품군은 우리의 사이트와 새로운 기능에 속도를 현재와 새로운 사용자가 얻을 수 있도록해야합니다, 따라서 그들의 연구를 지원하기 위해보다 신속하게 결과를 얻을.Quote end

벨뷰, 웨스턴 오스트 레일 리아 (PRWEB) August 11, 2010

의 창조자 GeneMANIA 와 계약했습니다 OpenHelix 유전자 기능 예측 도구에 대한 포괄적인 온라인 교육을 제공하는 (HTTP를://genemania.org ).

GeneMANIA 단순한를 제공하는 공공 자원입니다, 목록에서 유전자 사이의 관계를 보여주는 분석하고 직관적인 웹 인터페이스는 다른 관련 유전자를 포함하도록 목록을 확장. 웹 인터페이스는 강력한 분석 소프트웨어 및 기존 기능 유전체학 데이터의 광범위한 금액을 포함하는 대규모 데이터웨어 하우스에 의해 백업됩니다, 그리고 Cytoscape 웹도 포함, 웹 기반 고급 시각화 도구는 쿼리 결과의 브라우징을 활성화하고 출판 - 준비 인물 창조에.

"GeneMANIA 곧 크게 증가 기능을 포함하도록 업데이 트됩니다,"게리 베이더와 크웨이드 모리스에 따라, 도널리 센터에서 보조 교수 (http://tdccbr.med.utoronto.ca/) GeneMANIA과 공동 교장 조사. "OpenHelix 우리의 발전이 사이트에서 자신의 튜토리얼을 기반으로, 심지어 우리의 시스템 개선으로 이어지는 우리의 새로운 기능에 대한 사용자 의견을 제공. OpenHelix은 GeneMANIA 인터페이스의 매우 강력한 이해를했다, 어느 다음 강력한 학습 리소스로 번역. OpenHelix 자습서 제품군은 우리의 사이트와 새로운 기능에 속도를 현재와 새로운 사용자가 얻을 수 있도록해야합니다, 따라서 그들의 연구를 지원하기 위해보다 신속하게 자신의 결과를 얻을 수 있습니다. "

새로운 교육 이니셔티브 GeneMANIA에서 무료 온라인 자습서 제품군을 포함. 온라인 자습서 narrated (http://www.openhelix.com/genemania ), 즉 막 모든 브라우저를 실행, 수 또는 끝까지 시작 챕터를 사용하여 탐색 및 순방향 및 역방향 슬라이더를에서 볼 수. 약 60 분 튜토리얼은 강조하고 설명하는 기능과 기능을 효과적으로 GeneMANIA를 사용하여 시작하는 데 필요한. 튜토리얼은 GeneMANIA 그들을 소개하는 새로운 사용자가 사용할 수 있습니다, 이전 사용자를위한 새로운 기능과 기능을 볼 수, 또는 단순히 참조 도구로 특정 기능을 이해하는.

튜토리얼 외에도, GeneMANIA 사용자는 또한 튜토리얼을위한 근거로 사용되는 애니메이션 파워 포인트 슬라이드를 포함하여 유용한 교육 자료에 액세스할 수 있습니다, 슬라이드에 대한 제안 스크립트, 슬라이드 유인물, 과 연습. 이것은 교실 콘텐츠를 만드는 데 엄청난 시간과 노력을 교사와 교수에 저장할 수 있습니다.

"GeneMANIA는 혁신입니다, 유사한 기능을 공유 관련 유전자를 찾기 위해 주어진 유전자 목록을 확장하는 데 사용할 수있는 가설 생성 도구,"OpenHelix의 창립자이자 사장 박사는 말했다. 메리 Mangan. "OpenHelix은 효과적이고 효율적으로 이런 중요한 도구를 사용하여 연구를 지원하여 유전자 기능 예측 분야를 발전에 기여하는 것을 기쁘게 생각입니다."

사용자는 튜토리얼을 볼 수시 무료 자료를 다운로드 www.openhelix.com .

GeneMANIA 튜토리얼 제품군에 추가, OpenHelix은 이상 제공 90 웹에서 사용할 수있는 가장 강력하고 인기있는 생물 정보학 및 게놈 도구 중 일부에 대한 튜토리얼 스위트. 자습서 스위트의 일부 리소스 공급자의 지원을 통해 자유롭게 사용할 수 있습니다. 자습서 제품군의 전체 카탈로그 구독을 통해 사용할 수 있습니다. 사용자는 튜토리얼을 볼 수시 무료 자료를 다운로드 www.openhelix.com .

GeneMANIA 소개
GeneMANIA (www.genemania.org ) 입력 유전자의 집합 관련된 다른 유전자를 발견하는 무료 웹 기반 예측 도구입니다, 기능 연관 데이터의 매우 큰 집합을 사용하여. 협회 데이터는 단백질과 유전자 상호 작용을 포함, 경로, 공동 표현, 공동 현지화 및 단백질 도메인 유사성. 당신은 경로 또는 복잡한 새로운 회원을 찾을 수 GeneMANIA를 사용할 수 있습니다, 이 화면에서 우리가 놓친 수 있습니다 추​​가적인 유전자를 발견하거나 특정 기능으로 새로운 유전자 발견, 단백질 kinases 등. 질문은 입력 유전자의 집합에 의해 정의되고 있습니다. 당신의 유전자 목록의 구성원은 단백질 복합을 만들면, GeneMANIA는 단백질 복합의 더 많은 잠재 회원을 반환합니다. 당신은 유전자 목록을 입력하는 경우, GeneMANIA는 유전자 사이의 연결을 반환합니다, 선택한 데이터 집합 내에서.

GeneMANIA는 적극적으로 토론토 대학에서 개발, 셀룰러 및 Biomolecular 연구 도널리 센터에서, 게리 베이더와 크웨이드 모리스의 실험실에서, 독립 과학 자문위원회의 의견과 함께. GeneMANIA 개발은 게놈 캐나다의 투자입니다, 온타리오 게놈 연구소를 통해 (2007-오기 - TD-05).

소개 OpenHelix
OpenHelix, LLC는, (www.openhelix.com ) 생물 정보학 및 게놈 검색 및 교육 포털을 제공합니다, 연구자들은 한 장소를 제공해주었습니다 찾는 방법과 웹 리소스 및 데이터베이스를 사용하여 알아보기. 자원의 OpenHelix 검색 포털 검색 수백, 튜토리얼 스위트룸과 기타 자료들이 필요에 가장 관련성이 높은 자원과 OpenHelix 교육 자료를 연구자에게 직접. 연구자 및 기관은 시간을 절약할 수, 에 가입을 활용하여 예산과 직원 자원 거의 100 온라인 자습서 스위트 포털을 통해 제공. 가장 관련성이 높은 자원의 효율적 사용과보다 효과적으로 빠르게 연구 의미.

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