Перейти к основной навигации Перейти к поиску Перейти к основному содержанию

BIODICA: a computational environment for Independent Component Analysis of omics data

  • Nicolas Captier
  • , Jane Merlevede
  • , Askhat Molkenov
  • , Ainur Seisenova
  • , Altynbek Zhubanchaliyev
  • , Petr V Nazarov
  • , Emmanuel Barillot
  • , Ulykbek Kairov
  • , Andrei Zinovyev
  • Institut National de la Santé et de la Recherche Médicale (INSERM)
  • Nazarbayev University
  • Luxembourg Institute of Health

Результат исследованийрецензирование

Аннотация

We developed BIODICA, an integrated computational environment for application of independent component analysis (ICA) to bulk and single-cell molecular profiles, interpretation of the results in terms of biological functions and correlation with metadata. The computational core is the novel Python package stabilized-ica which provides interface to several ICA algorithms, a stabilization procedure, meta-analysis and component interpretation tools. BIODICA is equipped with a user-friendly graphical user interface, allowing non-experienced users to perform the ICA-based omics data analysis. The results are provided in interactive ways, thus facilitating communication with biology experts.

Язык оригиналаEnglish
Страницы (с-по)2963-2964
Число страниц2
ЖурналBioinformatics
Том38
Номер выпуска10
Ранняя дата в режиме онлайнапр. 6 2022
DOI
СостояниеPublished - мая 15 2022

Fingerprint

Подробные сведения о темах исследования «BIODICA: a computational environment for Independent Component Analysis of omics data». Вместе они формируют уникальный семантический отпечаток (fingerprint).

Цитировать