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【2h】

GEM-TREND: a web tool for gene expression data mining toward relevant network discovery

机译：GEM-TREND：用于针对相关网络发现进行基因表达数据挖掘的网络工具

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摘要

BackgroundDNA microarray technology provides us with a first step toward the goal of uncovering gene functions on a genomic scale. In recent years, vast amounts of gene expression data have been collected, much of which are available in public databases, such as the Gene Expression Omnibus (GEO). To date, most researchers have been manually retrieving data from databases through web browsers using accession numbers (IDs) or keywords, but gene-expression patterns are not considered when retrieving such data. The Connectivity Map was recently introduced to compare gene expression data by introducing gene-expression signatures (represented by a set of genes with up- or down-regulated labels according to their biological states) and is available as a web tool for detecting similar gene-expression signatures from a limited data set (approximately 7,000 expression profiles representing 1,309 compounds). In order to support researchers to utilize the public gene expression data more effectively, we developed a web tool for finding similar gene expression data and generating its co-expression networks from a publicly available database.
机译：背景技术DNA微阵列技术为我们迈出了在基因组规模上揭示基因功能的第一步。近年来，已经收集了大量的基因表达数据，其中许多可在公共数据库中获得，例如Gene Expression Omnibus（GEO）。迄今为止，大多数研究人员一直在使用登录号（ID）或关键字通过Web浏览器从数据库中手动检索数据，但是在检索此类数据时并未考虑基因表达模式。最近引入了“连接图”，以通过引入基因表达签名（由根据其生物学状态带有上调或下调标记的一组基因表示）来比较基因表达数据，并且可以用作检测相似基因的网络工具，有限数据集（约7,000个表达谱，代表1,309种化合物）中的表达签名。为了支持研究人员更有效地利用公共基因表达数据，我们开发了一种网络工具，用于查找相似的基因表达数据并从可公开获得的数据库中生成其共表达网络。

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