【摘 要】
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高通量实验方法的发展导致大量基因组、转录组、代谢组等组学数据的出现,组学数据的整合为全面了解生物学系统提供了条件.但是,由于当前实验技术手段的限制,高通量组学数据大
【机 构】
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国防科技大学机电工程与自动化学院,蛋白质组学国家重点实验室
【基金项目】
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国家重点基础研究发展规划(973计划,No.2006CB910803,2006CB910706);国家高技术研究发展计划资助项目(863计划,No.2006AA02A312);创新研究群体科学基金项目(No.30621063)~~
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高通量实验方法的发展导致大量基因组、转录组、代谢组等组学数据的出现,组学数据的整合为全面了解生物学系统提供了条件.但是,由于当前实验技术手段的限制,高通量组学数据大多存在系统偏差,数据类型和可靠程度也各不相同,这给组学数据的整合带来了困难.本文以转录组、蛋白质组和代谢组为重点,综述了近年来组学数据整合方面的研究进展,包括新的数据整合方法和分析平台.虽然现存的数据统计和网络分析的方法有助于发现不同组学数据之间的关联,但是生物学意义上的深层次的数据整合还有待于生物、数学、计算机等各种领域的全面发展.
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