首页> 外文期刊>Genome Biology >BioGraph: unsupervised biomedical knowledge discovery via automated hypothesis generation
【24h】

BioGraph: unsupervised biomedical knowledge discovery via automated hypothesis generation

机译:BioGraph:通过自动生成假设进行无监督的生物医学知识发现

获取原文
           

摘要

We present BioGraph, a data integration and data mining platform for the exploration and discovery of biomedical information. The platform offers prioritizations of putative disease genes, supported by functional hypotheses. We show that BioGraph can retrospectively confirm recently discovered disease genes and identify potential susceptibility genes, outperforming existing technologies, without requiring prior domain knowledge. Additionally, BioGraph allows for generic biomedical applications beyond gene discovery. BioGraph is accessible at?http://www.biograph.be.
机译:我们介绍了BioGraph,这是一个用于探索和发现生物医学信息的数据集成和数据挖掘平台。该平台在功能假设的支持下提供了推定疾病基因的优先顺序。我们表明,BioGraph可以回顾性地确认最近发现的疾病基因并识别潜在的易感基因,其性能优于现有技术,而无需事先的领域知识。此外,BioGraph允许基因发现以外的一般生物医学应用。可访问BioGraph?http://www.biograph.be。

著录项

相似文献

  • 外文文献
  • 中文文献
  • 专利
获取原文

客服邮箱:kefu@zhangqiaokeyan.com

京公网安备:11010802029741号 ICP备案号:京ICP备15016152号-6 六维联合信息科技 (北京) 有限公司©版权所有
  • 客服微信

  • 服务号