微阵列数据管理。企业信息方法：实施和挑战
摘要：从高通量实验中提取信息是现代生物学的关键方面。在微阵列技术发展的早期，研究者们意识到数据集的规模以及计算和可视化技术的限制限制了他们发现数据中隐藏的生物学意义的能力。此外，大多数研究者希望使他们的数据集对他人可访问。这导致了新的和先进的数据存储、分析和可视化工具的开发，以实现实验的跨平台验证和先前未检测到的模式的识别。为了获得微阵列数据的好处，研究者们需要实施数据库管理系统，以实现不同实验和数据类型的集成。此外，需要对微阵列平台的基本数据结构和实验技术进行标准化。在本章中，我们向读者介绍了与使用受控词汇（本体）相关的主要概念，定义了关于微阵列实验的最低信息，并概述了今天使用的不同微阵列数据管理策略。我们总结了微阵列数据存储和共享策略的主要特点，包括仓库、数据集市和联合。还介绍了分发和检索微阵列数据所涉及的基本挑战，并概述了一些新兴技术。
作者：Willy Valdivia-Granda and Christopher Dwan
论文ID：q-bio/0605005
分类：Genomics
分类简称：q-bio.GN
提交时间：2007-05-23