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Joint analysis of transcriptional and post- transcriptional brain tumor data: searching for emergent properties of cellular systems

机译:转录和转录后脑肿瘤数据的联合分析:寻找细胞系统的新兴特性

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摘要

BackgroundAdvances in biotechnology offer a fast growing variety of high-throughput data for screening molecular activities of genomic, transcriptional, post-transcriptional and translational observations. However, to date, most computational and algorithmic efforts have been directed at mining data from each of these molecular levels (genomic, transcriptional, etc.) separately. In view of the rapid advances in technology (new generation sequencing, high-throughput proteomics) it is important to address the problem of analyzing these data as a whole, i.e. preserving the emergent properties that appear in the cellular system when all molecular levels are interacting. We analyzed one of the (currently) few datasets that provide both transcriptional and post-transcriptional data of the same samples to investigate the possibility to extract more information, using a joint analysis approach.
机译:背景技术生物技术的发展提供了快速增长的各种高通量数据,用于筛选基因组,转录,转录后和翻译观察的分子活性。但是,迄今为止,大多数计算和算法工作都针对分别从这些分子水平(基因组,转录等)中的数据进行挖掘。鉴于技术(新一代测序,高通量蛋白质组学)的飞速发展,重要的是要解决将这些数据作为一个整体进行分析的问题,即当所有分子水平相互作用时,保留出现在细胞系统中的新兴特性。 。我们使用联合分析方法分析了(当前)提供相同样品的转录和转录后数据的少数几个数据集之一,以研究提取更多信息的可能性。

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