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이지은 (숙명여자대학교) 김영주 (숙명여자대학교) 성희진 (Sookmyung Women’s University) 유희승 (Department of Biological Sciences Sookmyung Women’s University) 정수민 (Department of Biological Sciences Sookmyung Women’s University) Euna Jeong (Sookmyung Women’s University) 윤석준 (숙명여자대학교)
저널정보
한국분자세포생물학회 Molecules and Cells Molecules and Cells 제44권 제11호
발행연도
2021.11
수록면
843 - 850 (8page)
DOI
10.14348/molcells.2021.0169

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The rapid increase in collateral omics and phenotypic data has enabled data-driven studies for the fast discovery of cancer targets and biomarkers. Thus, it is necessary to develop convenient tools for general oncologists and cancer scientists to carry out customized data mining without computational expertise. For this purpose, we developed innovative software that enables user-driven analyses assisted by knowledge-based smart systems. Publicly available data on mutations, gene expression, patient survival, immune score, drug screening and RNAi screening were integrated from the TCGA, GDSC, CCLE, NCI, and DepMap databases. The optimal selection of samples and other filtering options were guided by the smart function of the software for data mining and visualization on Kaplan-Meier plots, box plots and scatter plots of publication quality. We implemented unique algorithms for both data mining and visualization, thus simplifying and accelerating user-driven discovery activities on large multiomics datasets. The present Q-omics software program (v0.95) is available at http://qomics.sookmyung.ac.kr.

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