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泛组学:推进心脏病学的新数据库( Panomics: New Databases for Advancing Cardiology )
D Vakili D Radenkovic S Chawla DL Bhatt
心脏病学的多因素特性使得将噪声信号从混杂物和真正的疾病标志或驱动因素中分离出来具有挑战性。Panomics是各种omic方法的结合,提供了在系统生物学方法下开发个性化医学工具的潜在生物学机制的最深刻的见解。关于组学目前的发现和预期的发展仍然存在问题。在这里,我们搜索omic数据库,调查它们提供的数据类型,并给出一些panomic在卫生保健中应用的例子。我们确定了104个omic数据库,其中72个符合纳入标准:对数据库群体的子集加上一个或多个omic数据集进行基因组和临床测量。其中65个是甲基组数据库,59个是转录组数据库,41个是蛋白质组数据库,42个是代谢组数据库,22个是微生物组数据库。由于统计能力的计算,较大的数据库样本大小和较长的随访往往更适合于panomic分析。它们往往更完整,这在处理大的生物变异性时很重要。因此,英国生物库上升为目前最全面的目录资源,但某些研究设计可能受益于其他数据库。
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