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Latent network-based representations for large-scale gene expression data analysis

机译:基于潜在的基于网络的大规模基因表达数据分析的表示

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摘要

With the recent advancements in high-throughput experimental procedures, biologists are gathering huge quantities of data. A main priority in bioinformatics and computational biology is to provide system level analytical tools capable of meeting an ever-growing production of high-throughput biological data while taking into account its biological context. In gene expression data analysis, genes have widely been considered as independent components. However, a systemic view shows that they act synergistically in living cells, forming functional complexes and more generally a biological system.
机译:随着近期高通量实验程序的进步,生物学家正在收集大量数据。生物信息学和计算生物学的主要优先级是提供系统级分析工具,其能够满足高通量生物数据的不断增长的生产,同时考虑到其生物学背景。在基因表达数据分析中,基因广泛被认为是独立组分。然而,系统图表明它们在活细胞中协同作用,形成官能复合物,更普遍是生物系统。

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