Exploiting Interdata Relationships in Next-generation Proteomics Analysis

机译：在下一代蛋白质组学分析中利用数据间关系

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>Highlights class="unordered" style="list-style-type:disc">Technological advances produce many system-wide 'omics data sets.Integrating proteomics with other data needs quantitative modeling of inter-data relationships.Some tools have emerged for considering specific properties of 'omics data.Productive integration of proteomic and other data can provide exciting new insights.

机译：<！-fig ft0-> <！-fig mode = article f1-> >突出显示 class =“ unordered” style =“ list-style-type：disc “> <！-list-behavior =无序前缀-word = mark-type = disc max-label-size = 0-> 技术进步产生了许多系统范围的'omics数据集。 < li>将蛋白质组学与其他数据集成需要对数据之间的关系进行定量建模。已经出现了一些用于考虑“组学数据”特定属性的工具。蛋白质组学和其他数据的生产性集成可以提供令人兴奋的新见解。

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期刊名称 Molecular Cellular Proteomics : MCP
作者
Burcu Vitrinel; Hiromi W. L. Koh; Funda Mujgan Kar; Shuvadeep Maity; Justin Rendleman; Hyungwon Choi; Christine Vogel;
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作者单位

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年(卷),期 2019(18),8 Suppl 1
年度 2019
页码 S5–S14
总页数 11
原文格式 PDF
正文语种
中图分类生化遗传学;生化药理学;
关键词
Systems biology* Bioinformatics Computational Biology RNA SEQ Modeling Post-translational modifications* Translation* Transcription* Degradomics* Metabolomics integration multiomics systems biology;

机译：系统生物学*;生物信息学;计算生物学;RNA SEQ;建模;翻译后修饰*;翻译*;转录*;降解组学*;代谢组学;整合;多元组学;系统生物学;

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