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doi:10.22028/D291-36014
Titel: | miEAA 2.0: integrating multi-species microRNA enrichment analysis and workflow management systems |
VerfasserIn: | Kern, Fabian Fehlmann, Tobias Solomon, Jeffrey Schwed, Louisa Grammes, Nadja Backes, Christina Van Keuren-Jensen, Kendall Craig, David Wesley Meese, Eckart Keller, Andreas |
Sprache: | Englisch |
Titel: | Nucleic Acids Research |
Bandnummer: | 48 |
Heft: | W1 |
Seiten: | W521–W528 |
Verlag/Plattform: | Oxford University Press |
Erscheinungsjahr: | 2020 |
DDC-Sachgruppe: | 610 Medizin, Gesundheit |
Dokumenttyp: | Journalartikel / Zeitschriftenartikel |
Abstract: | Gene set enrichment analysis has become one of the most frequently used applications in molecular biology research. Originally developed for gene sets, the same statistical principles are now available for all omics types. In 2016, we published the miRNA enrichment analysis and annotation tool (miEAA) for human precursor and mature miRNAs. Here, we present miEAA 2.0, supporting miRNA input from ten frequently investigated organisms. To facilitate inclusion of miEAA in workflow systems, we implemented an Application Programming Interface (API). Users can perform miRNA set enrichment analysis using either the web-interface, a dedicated Python package, or custom remote clients. Moreover, the number of category sets was raised by an order of magnitude. We implemented novel categories like annotation confidence level or localisation in biological compartments. In combination with the miRBase miRNA-version and miRNA-to-precursor converters, miEAA supports research settings where older releases of miRBase are in use. The web server also offers novel comprehensive visualizations such as heatmaps and running sum curves with background distributions. We demonstrate the new features with case studies for human kidney cancer, a biomarker study on Parkinson’s disease from the PPMI cohort, and a mouse model for breast cancer. The tool is freely accessible at: https://www.ccb.uni-saarland.de/mieaa2. |
DOI der Erstveröffentlichung: | 10.1093/nar/gkaa309 |
Link zu diesem Datensatz: | urn:nbn:de:bsz:291--ds-360141 hdl:20.500.11880/32810 http://dx.doi.org/10.22028/D291-36014 |
ISSN: | 1362-4962 0305-1048 |
Datum des Eintrags: | 19-Apr-2022 |
Bezeichnung des in Beziehung stehenden Objekts: | Supplementary data |
In Beziehung stehendes Objekt: | https://oup.silverchair-cdn.com/oup/backfile/Content_public/Journal/nar/48/W1/10.1093_nar_gkaa309/1/gkaa309_supplemental_files.zip?Expires=1653380945&Signature=Z68YTBLFCIsaXn2Yar9qNZaVKmUjOxKmlJ405oTtKtqGes1bwXPBAgBaAdhwq-9Fu1gSHAHdPc5WLfw-v0~qk6dF~Xqxd892SDZnEZeAlrzfA5ddBReX51LuoFv7M5toOlSGQYYUrCc5Gc4MGUD8qQSsPrmQPUSnKqMOP8oFtJBAS3xtGAhT2xICa0HgLf9w07fheG6HF2QLccYLOwZqpKRqiw8-O1rFtDWll5VsZs9Yo43qZcjLLYWqsEVYjEm2kPangt-3m-Kqm4klkXcXA7ZOmuM8SEPUnsv-QWOGiHeX1f~gV3YLA-YpsEpl6MpTJnEGZ3FdLJz-lMrRr1wecg__&Key-Pair-Id=APKAIE5G5CRDK6RD3PGA |
Fakultät: | M - Medizinische Fakultät |
Fachrichtung: | M - Humangenetik M - Medizinische Biometrie, Epidemiologie und medizinische Informatik |
Professur: | M - Univ.-Prof. Dr. Andreas Keller M - Prof. Dr. Eckhart Meese |
Sammlung: | SciDok - Der Wissenschaftsserver der Universität des Saarlandes |
Dateien zu diesem Datensatz:
Datei | Beschreibung | Größe | Format | |
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