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Las tecnologías de alto rendimiento han dado lugar a la rápida generación de grandes conjuntos de datos sobre genes y productos génicos. Estas tecnologías también han desplazado nuestro enfoque de investigación de 'genes individuales' a 'conjuntos de genes'. Hemos desarrollado un sistema integrado de minería de datos basado en la web, WebGestalt (http://genereg.ornl.gov/webgestalt/), para ayudar a los biólogos a explorar grandes conjuntos de genes. WebGestalt está compuesto por cuatro módulos: gestión de conjuntos de genes, recuperación de información, organización/visualización y estadística. El módulo de gestión carga, guarda, recupera y elimina conjuntos de genes, además de realizar operaciones booleanas para generar uniones, intersecciones o diferencias entre distintos conjuntos de genes. El módulo de recuperación de información actualmente recupera datos de hasta 20 atributos para todos los genes en un conjunto de genes. El módulo de organización/visualización organiza y visualiza conjuntos de genes en diversos contextos biológicos, incluyendo Ontología de Genes, patrón de expresión tisular, distribución cromosómica, vías metabólicas y de señalización, información de dominios proteicos y publicaciones. El módulo estadístico recomienda y realiza pruebas estadísticas para sugerir áreas biológicas que son importantes para un conjunto de genes y que merecen una investigación adicional. Para demostrar el uso de WebGestalt, hemos generado 48 conjuntos de genes con genes sobre-representados en varios tipos de tejidos humanos. La exploración de los 48 conjuntos de genes usando WebGestalt está disponible para el público en http://genereg.ornl.gov/webgestalt/wgₑnrich.php.
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Bing Zhang
Stefan Kirov
Jay Snoddy
Nucleic Acids Research
Oak Ridge National Laboratory
University of Tennessee at Knoxville
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Zhang et al. (Sun,) estudiaron esta cuestión.
www.synapsesocial.com/papers/69d6cea041375cf86eed8bb9 — DOI: https://doi.org/10.1093/nar/gki475
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