کد مقاله | کد نشریه | سال انتشار | مقاله انگلیسی | نسخه تمام متن |
---|---|---|---|---|
9126923 | 1160188 | 2005 | 5 صفحه PDF | دانلود رایگان |
عنوان انگلیسی مقاله ISI
List of lists-annotated (LOLA): A database for annotation and comparison of published microarray gene lists
دانلود مقاله + سفارش ترجمه
دانلود مقاله ISI انگلیسی
رایگان برای ایرانیان
کلمات کلیدی
AMLRDBMSNPCRPc - RPCApoD - آپوApolipoprotein D - آپولیپوپروتئین DGene expression - بیان ژنBioinformatics - بیوانفورماتیک Serial analysis of gene expression - تجزیه و تحلیل سریال بیان ژنgene annotation - حاشیه نویسی ژنSAGE - حکیمESC - خروجMicroarray - ریزآرایهAging - سالخوردگیRetinal progenitor cells - سلول های پیش گیاه شبکیهEmbryonic stem cells - سلولهای بنیادی جنینیNeural progenitor cells - سلولهای پیش گیاه عصبیRelational database management system - سیستم مدیریت پایگاه داده رابطه ایacute myeloid leukemia - لوسمی حاد میلوئیدی یا به اختصار AMLLolA - لولاTranscript profiling - مشخصات رونویسیExpression profiling - پروفایل بیان
موضوعات مرتبط
علوم زیستی و بیوفناوری
بیوشیمی، ژنتیک و زیست شناسی مولکولی
ژنتیک
پیش نمایش صفحه اول مقاله
چکیده انگلیسی
Microarray profiling of RNA expression is a powerful tool that generates large lists of transcripts that are potentially relevant to a disease or treatment. However, because the lists of changed transcripts are embedded in figures and tables, they are typically inaccessible for search engines. Due to differences in gene nomenclatures, the lists are difficult to compare between studies. LOLA (Lists of Lists Annotated) is an internet-based database for comparing gene lists from microarray studies or other genomic-scale methods. It serves as a common platform to compare and reannotate heterogeneous gene lists from different microarray platforms or different genomic methodologies such as serial analysis of gene expression (SAGE) or proteomics. LOLA (www.lola.gwu.edu) provides researchers with a means to store, annotate, and compare gene lists produced from different studies or different analyses of the same study. It is especially useful in identifying potentially “high interest” genes which are reported as significant across multiple studies and species. Its application to the fields of stem cell, cancer, and aging research is demonstrated by comparing published papers.
ناشر
Database: Elsevier - ScienceDirect (ساینس دایرکت)
Journal: Gene - Volume 360, Issue 1, 24 October 2005, Pages 78-82
Journal: Gene - Volume 360, Issue 1, 24 October 2005, Pages 78-82
نویسندگان
Patrick Cahan, Amera M. Ahmad, Harry Burke, Sidney Fu, Yinglei Lai, Liliana Florea, Nachiket Dharker, Todd Kobrinski, Prachee Kale, Timothy A. McCaffrey,