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高通量组学技术的快速发展获得了海量不同类型的生物分子数据.生物信息学技术的快速发展则帮助我们可以深入解读如此庞大的数据,理解生命或疾病发生过程中潜在的分子机制.高通量组学技术与生物信息学技术已经在肾脏病研究中得到了广泛应用,帮助我们更好地理解肾脏病发生的遗传基础和背后的生物学过程.随着高通量组学技术和生物信息学技术的快速发展,多种组学数据的整合生物信息学分析将为肾脏病的病理过程、早期诊断及治疗决策研究提供帮助.本文中,主要讨论生物信息学技术与高通量组学技术应用的进展,并以多种肾脏病研究为例介绍了相关方法的应用.

作者:陈禹保;闫鹏程

来源:中华肾病研究电子杂志 2017 年 6卷 1期

知识库介绍

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作者:
陈禹保;闫鹏程
来源:
中华肾病研究电子杂志 2017 年 6卷 1期
标签:
生物信息分析 基因组学 转录组学 代谢组学 肾脏病 Bioinformatics analysis Genomics Transcriptomics Metabolomics Kidney diseases
高通量组学技术的快速发展获得了海量不同类型的生物分子数据.生物信息学技术的快速发展则帮助我们可以深入解读如此庞大的数据,理解生命或疾病发生过程中潜在的分子机制.高通量组学技术与生物信息学技术已经在肾脏病研究中得到了广泛应用,帮助我们更好地理解肾脏病发生的遗传基础和背后的生物学过程.随着高通量组学技术和生物信息学技术的快速发展,多种组学数据的整合生物信息学分析将为肾脏病的病理过程、早期诊断及治疗决策研究提供帮助.本文中,主要讨论生物信息学技术与高通量组学技术应用的进展,并以多种肾脏病研究为例介绍了相关方法的应用.

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