进一步发展下一代测序来促进研究的数据分析

报告他们的平台在基因组生物学,科学家们说,新平台——称为BioWardrobe——可以帮助生物医学研究人员回答两个基本的生物学和疾病。

最近扩散的下一代测序(门店)的方法来分析基因表达,染色质结构和protein-DNA交互作用对分子生物学开辟了新的视野。这些方法包括RNA序列(RNA-Seq),染色质免疫沉淀反应测序(ChIP-Seq) DNase我测序(DNase-Seq)、微球菌的核酸酶测序(MNase-Seq),测定了transposase-accessible染色质测序(ATAC-Seq)等。

从测序获得的大量数据需要计算数据分析。然而,这种分析所需的生物信息学和编程经验通常是没有典型的生物医学实验室,根据作者。这导致数据无法理解或延迟应用现代sequencing-based技术在基础和健康相关研究紧迫的问题。

“尽管生物学家可以执行实验,获得数据,他们往往缺乏编程经验执行计算所需数据分析,“Barski表示博士、资深作者和部门助理教授过敏与免疫学和人类遗传学在辛辛那提儿童。”BioWardrobe旨在授权人员通过弥合这个差距数据和知识。”

安德烈Kartashov、女士和Barski协作开发BioWardrobe便于分析和利用新生成和公开可用的数据集。

“发表的大量的数据存入公共数据库,如基因表达综合或短阅读档案,但仍然无法进入多数人员由于缺乏生物信息学专业知识,“Kartashov说。“BioWardrobe允许生物学家分析数据,而无需学习如何编程。”