今天給大家要分享是昆士蘭科技大學Sathyanarayanan在Briefings in Bioinformatics（IF: 8.990）雜志上發表的論文。作者比較了九種不同的多組學數據整合工具，對多階段整合工具從基因、功能和通路水平進行評估，對元維度整合工具則從樣本分類性能進行評估。此外還研究了數據表示、樣本大小、信號和噪聲等因素對整合工具的影響。

?

?

?

?

?

研究背景

?

細胞基因組成的改變可能導致癌癥的發生，盡管有些改變機制很容易被理解，但對于腫瘤發生的研究仍然面臨兩大挑戰。第一個挑戰是鑒定出驅動疾病進展的基因和畸變，第二個挑戰是對樣本或患者進行分層。

多組學數據整合允許對多種組學數據類型進行聯合分析，以提供生物系統的全局視圖和不同數據集層之間相互作用性質的見解。而通常采用的多組學整合策略大致可分為兩類：多階段整合方法和元維度整合方法。

?

文章剩余內容<<<<<

?

?

與50位技術專家面對面20年技術見證，附贈技術全景圖

總結

以上是生活随笔為你收集整理的生信多组学整合工具的比较研究的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

如果覺得生活随笔網站內容還不錯，歡迎將生活随笔推薦給好友。