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자료유형
학술저널
저자정보
Jung, Yong (Seoul National University Biomedical Informatics) Seo, Hwa-Jeong (Medical Informatics, Graduate School of Public Health, Gachon University of Medicine and Science) Park, Yu-Rang (Seoul National University Biomedical Informatics) Kim, Ji-Hun (Seoul National University Biomedical Informatics) Bien, Sang Jay (Seoul National University Biomedical Informatics) Kim, Ju-Han (Seoul National University Biomedical Informatics)
저널정보
한국유전체학회 Genomics & informatics Genomics & informatics 제9권 제1호
발행연도
2011.1
수록면
19 - 27 (9page)

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Gene Expression Omnibus (GEO) has kept the largest amount of gene-expression microarray data that have grown exponentially. Microarray data in GEO have been generated in many different formats and often lack standardized annotation and documentation. It is hard to know if preprocessing has been applied to a dataset or not and in what way. Standard-based integration of heterogeneous data formats and metadata is necessary for comprehensive data query, analysis and mining. We attempted to integrate the heterogeneous microarray data in GEO based on Minimum Information About a Microarray Experiment (MIAME) standard. We unified the data fields of GEO Data table and mapped the attributes of GEO metadata into MIAME elements. We also discriminated non-preprocessed raw datasets from others and processed ones by using a two-step classification method. Most of the procedures were developed as semi-automated algorithms with some degree of text mining techniques. We localized 2,967 Platforms, 4,867 Series and 103,590 Samples with covering 279 organisms, integrated them into a standard-based relational schema and developed a comprehensive query interface to extract. Our tool, GEOQuest is available at http://www.snubi.org/software/GEOQuest/.
#gene expression data #data integration #classification

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Allison, D.B. / 2006 / Microarray data analysis: from disarray to consolidation and consensus / Nat. Rev. Genet 7:55~65 google schola Argraves, G.L. / 2005 / ArrayQuest: a web resource for the analysis of DNA microarray data / BMC Bioinformatics 6(287) google schola Ball, C.A. / 2006 / MGED standards: work in progress / OMICS 10:138~144 google schola Barrett, T. / 2006 / Gene expression omnibus: microarray data storage, submission, retrieval, and analysis / Methods Enzymol 411:352~369 google schola Barrett, T. / 2007 / NCBI GEO: mining tens of millions of expression profiles--database and tools update / Nucl. Acids Res 35:760~765 google schola

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