Bitte benutzen Sie diese Referenz, um auf diese Ressource zu verweisen:
-kein DOI; bitte anderen URI nutzen
Titel: | GeneTrail: A Framework for the Analysis of High-Throughput Profiles |
VerfasserIn: | Gerstner, Nico Kehl, Tim Lenhof, Kerstin Eckhart, Lea Schneider, Lara Stöckel, Daniel Backes, Christina Meese, Eckart Keller, Andreas Lenhof, Hans-Peter |
Sprache: | Englisch |
Titel: | Frontiers in Molecular Biosciences |
Bandnummer: | 8 |
Verlag/Plattform: | Frontiers |
Erscheinungsjahr: | 2021 |
Freie Schlagwörter: | COVID-19 enrichment analysis gene regulation web server time-serie analysis single-cell analysis network analyis gene set analysis |
DDC-Sachgruppe: | 004 Informatik 610 Medizin, Gesundheit |
Dokumenttyp: | Journalartikel / Zeitschriftenartikel |
Abstract: | Experimental high-throughput techniques, like next-generation sequencing or microarrays, are nowadays routinely applied to create detailed molecular profiles of cells. In general, these platforms generate high-dimensional and noisy data sets. For their analysis, powerful bioinformatics tools are required to gain novel insights into the biological processes under investigation. Here, we present an overview of the GeneTrail tool suite that offers rich functionality for the analysis and visualization of (epi-)genomic, transcriptomic, miRNomic, and proteomic profiles. Our framework enables the analysis of standard bulk, time-series, and single-cell measurements and includes various state-of-the-art methods to identify potentially deregulated biological processes and to detect driving factors within those deregulated processes. We highlight the capabilities of our web service with an analysis of a single-cell COVID-19 data set that demonstrates its potential for uncovering complex molecular mechanisms. GeneTrail can be accessed freely and without login requirements at http://genetrail.bioinf.uni-sb.de. |
DOI der Erstveröffentlichung: | 10.3389/fmolb.2021.716544 |
URL der Erstveröffentlichung: | https://doi.org/10.3389/fmolb.2021.716544 |
Link zu diesem Datensatz: | urn:nbn:de:bsz:291--ds-462416 hdl:20.500.11880/40533 |
ISSN: | 2296-889X |
Datum des Eintrags: | 10-Sep-2025 |
Bezeichnung des in Beziehung stehenden Objekts: | Supplementary Material |
In Beziehung stehendes Objekt: | https://www.frontiersin.org/articles/10.3389/fmolb.2021.716544/full#supplementary-material |
Fakultät: | M - Medizinische Fakultät MI - Fakultät für Mathematik und Informatik |
Fachrichtung: | M - Humangenetik M - Medizinische Biometrie, Epidemiologie und medizinische Informatik MI - Informatik |
Professur: | M - Univ.-Prof. Dr. Andreas Keller M - Prof. Dr. Eckart Meese MI - Prof. Dr. Hans-Peter Lenhof |
Sammlung: | SciDok - Der Wissenschaftsserver der Universität des Saarlandes |
Dateien zu diesem Datensatz:
Datei | Größe | Format | |
---|---|---|---|
fmolb-08-716544.pdf | 2,27 MB | Adobe PDF | Öffnen/Anzeigen |
Diese Ressource wurde unter folgender Copyright-Bestimmung veröffentlicht: Lizenz von Creative Commons