Bitte benutzen Sie diese Referenz, um auf diese Ressource zu verweisen: doi:10.22028/D291-46241
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
http://dx.doi.org/10.22028/D291-46241
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

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