简单明了和迈克尔Hinterberg高通量蛋白质组学分析

蛋白质组学数据,这代表着个体当前的健康状况越来越多,描述在许多发表的结果。然而,数据的深度仍然可能会令人生畏的人没有工作。

在这个教我在10,我们加入了迈克尔•Hinterberg资深科学家在生物信息学Soma逻辑。Hinterberg博士将概述和灵感获取和分析高维蛋白质组数据,说明蛋白质组学数据很容易接近进行探索性数据分析和假设检验对那些已经熟悉基因组分析或在其他科学领域传统的统计数据。

我们将描述如何使用成千上万的蛋白质组学数据集蛋白质测量每个样品,如SomaScan,可以理解,比较,可视化,与基因组和其他组学数据。我们将展示示例数据和分析的例子,和快速的发现小说在COVID-19和心血管药物的发现。