Bioinformatics Core

生物信息学核心

基本信息

  • 批准号:
    8182403
  • 负责人:
  • 金额:
    $ 10.91万
  • 依托单位:
  • 依托单位国家:
    美国
  • 项目类别:
  • 财政年份:
  • 资助国家:
    美国
  • 起止时间:
  • 项目状态:
    未结题

项目摘要

The mission of the bioinformatics core is to provide strong and timely bioinformatic support to the proposed projects, and to develop novel bioinformatic approaches/tools for the biological problems proposed in this research. The ultimate goal of this core is to promote and catalyze interdisciplinary research by providing a platform for interaction between computational scientists and biologists or cancer researchers, as well as to create training opportunities for postdoctoral fellows or graduate students. The core has two major functions: (1) provide bioinformatic or statistical support/consulting; (2) pursue creative and original interdisciplinary research. The data generated from cancer research nowadays is often complex. The challenges arise not only due to its variety, but also its scale. In addition to the clinical data, the commonly seen data types include the high-throughput DNA sequence data, SNP data, micorarray gene expression data, protein sequence data, proteomic mass spectra data and image data etc. How to manage and analyze such large-scale data requires specialty support in bioinformatics. The routine support to be provided by the bioinformatics core includes: ¿ Exploratory statistical analyses ¿ Microarray gene expression experiment design and data analysis ¿ Data storage and management including database construction and maintenance ¿ Statistical analysis of genetic data, e.g. QTL, eQTL, association test ¿ High-throughput DNA sequence analysis, e.g. BLAST ¿ Proteomics/mass-spectra data analysis.
生物信息学核心的使命是为拟议的研究提供强有力和及时的生物信息支持 项目,并为本文中提出的生物学问题开发新的生物信息学方法/工具 该核心的最终目标是通过提供一种方法来促进和促进跨学科研究。 计算科学家和生物学家或癌症研究人员之间的互动平台,以及 为博士后或研究生创造培训机会。 核心有两个主要功能:(1)提供生物信息或统计支持/咨询;(2)追求; 如今,癌症研究产生的数据往往具有创造性和原创性。 所面临的挑战不仅在于其多样性,还在于其规模。 常见的数据类型包括高通量DNA序列数据、SNP数据、微阵列基因 表达数据、蛋白质序列数据、蛋白质组质谱数据、图像数据等如何管理 并分析如此大规模的数据需要生物信息学方面的专业支持。 生物信息学核心提供的内容包括: ¿探索性统计分析 ¿微阵列基因表达实验设计和数据分析 ¿数据存储和管理,包括数据库建设和维护 ¿遗传数据的统计分析,例如QTL、eQTL、关联检验 ¿高通量 DNA 序列分析,例如 BLAST ¿蛋白质组学/质谱数据分析。

项目成果

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