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An Introduction to Systems Analytics and Integration of Big Omics Data

机译:系统分析和大组学数据集成简介

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摘要

A major technological shift in the research community in the past decade has been the adoption of high throughput (HT) technologies to interrogate the genome, epigenome, transcriptome, and proteome in a massively parallel fashion [ , ]. This has provided both unique discovery opportunities and challenges for computational and quantitative scientists in predicting phenotypic outcomes. ‘Big Data’ encompasses the collection of data sets derived from technologies and so large and complex that their processing is impractical using traditional data processing applications. Challenges arise in collection, analysis, mining, sharing, transfer, visualization, archival and integration of Big Data.
机译:在过去的十年中,研究界的一项重大技术转变是采用高通量(HT)技术以大规模并行的方式询问基因组,表观基因组,转录组和蛋白质组。这为计算和定量科学家预测表型结果提供了独特的发现机会和挑战。 “大数据”涵盖了源自技术的数据集,这些数据集既庞大又复杂,以至于使用传统的数据处理应用程序无法进行处理。在大数据的收集,分析,挖掘,共享,传输,可视化,归档和集成方面面临挑战。

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