Bitte benutzen Sie diese Referenz, um auf diese Ressource zu verweisen: doi:10.22028/D291-35348
Titel: miRCarta: a central repository for collecting miRNA candidates
VerfasserIn: Backes, Christina
Fehlmann, Tobias
Kern, Fabian
Kehl, Tim
Lenhof, Hans-Peter
Meese, Eckart
Keller, Andreas
Sprache: Englisch
Titel: Nucleic Acids Research
Bandnummer: 46
Heft: D1
Seiten: D160-D167
Verlag/Plattform: Oxford University Press
Erscheinungsjahr: 2017
DDC-Sachgruppe: 004 Informatik
610 Medizin, Gesundheit
Dokumenttyp: Journalartikel / Zeitschriftenartikel
Abstract: The continuous increase of available biological data as consequence of modern high-throughput technologies poses new challenges for analysis techniques and database applications. Especially for miRNAs, one class of small non-coding RNAs, many algorithms have been developed to predict new candidates from next-generation sequencing data. While the amount of publications describing novel miRNA candidates keeps steadily increasing, the current gold standard database for miRNAs - miRBase - has not been updated since June 2014. As a result, publications describing new miRNA candidates in the last three to five years might have a substantial overlap of candidates without noticing. With miRCarta we implemented a database to collect novel miRNA candidates and augment the information provided by miRBase. In the first stage, miRCarta is thought to be a highly sensitive collection of potential miRNA candidates with a high degree of analysis functionality, annotations and details on each miRNA. We added—besides the full content of the miRBase—12,857 human miRNA precursors to miRCarta. Users can match their own predictions to the entries of miRCarta to reduce potential redundancies in their studies. miRCarta provides the most comprehensive collection of human miRNAs and miRNA candidates to form a basis for further refinement and validation studies. The database is freely accessible at https://mircarta.cs.uni-saarland.de/.
DOI der Erstveröffentlichung: 10.1093/nar/gkx851
Link zu diesem Datensatz: urn:nbn:de:bsz:291--ds-353485
hdl:20.500.11880/32337
http://dx.doi.org/10.22028/D291-35348
ISSN: 1362-4962
0305-1048
Datum des Eintrags: 7-Feb-2022
Bezeichnung des in Beziehung stehenden Objekts: Supplementary Data
In Beziehung stehendes Objekt: https://oup.silverchair-cdn.com/oup/backfile/Content_public/Journal/nar/46/D1/10.1093_nar_gkx851/2/gkx851_supp.zip?Expires=1651161175&Signature=z-pJldtFLnq5LmrhyVBCgVMZ22Ohdi4Y1xGlTpD3h897DRaDyIATUs~SgxbIcnpj0ODYWcWdkM7WTfIcIklyz4gLQ7X7GdRHkqI-hz0zQpxMfmQUZWEVNM4zo0tpPiGoC38tRNtSCiDpFOtxrAaRqpbARuWbmEwLrud2DE4fc4K7bViNPWr5QRBihszbD8hn3rzdpijh1n1Upyuv49BB537fWZzGank~CGrka-cTzL2RfXThri2SoiHMBBXU61JByQPyTZAPJbx3PK7qPoY-yJa1eLkHezwn9o9RA~xq-7plwioGJEkMuiRq75cc5ffD3xP9g~aGnTI6chhRsoTZPQ__&Key-Pair-Id=APKAIE5G5CRDK6RD3PGA
Fakultät: M - Medizinische Fakultät
MI - Fakultät für Mathematik und Informatik
Fachrichtung: M - Humangenetik
M - Medizinische Biometrie, Epidemiologie und medizinische Informatik
MI - Informatik
Professur: M - Univ.-Prof. Dr. Andreas Keller
M - Prof. Dr. Eckhart Meese
MI - Prof. Dr. Hans-Peter Lenhof
Sammlung:SciDok - Der Wissenschaftsserver der Universität des Saarlandes

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