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MorphDB: Priorización de genes para vías de metabolismo especializadas y categorías de ontología genética en plantas.

En la actualidad se ha producido un progreso ilimitado de los conocimientos «ómicos», de los cuales el conocimiento de la expresión génica de alto rendimiento es, sin duda, muy potente desde el punto de vista de la finalidad. A pesar de las grandes mejoras en las estrategias computacionales para la clasificación intencional de las secuencias de genes, las estrategias basadas en la similitud generalizada por lo general caen en la falta de ofrecer información completa y confiable.

No hace mucho tiempo, la mezcla de la genómica comparativa con los enfoques en la genómica intencional ha adquirido una curiosidad apreciable para la evaluación de la operación de genes, aprovechando cada expresión de genes basada principalmente en las estrategias de culpabilidad por asociación y los esfuerzos de anotación en organismos maniquíes cuidadosamente asociados. Además de la identificación de los genes que faltan en las vías, estas estrategias, además, suelen permitir la invención de los reguladores orgánicos (es decir, los elementos de transcripción o genes de señalización).

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Una metodología de culpabilidad por asociación construida con anterioridad es MORPH, que se confirmó como un algoritmo amigable con el medio ambiente que se desempeña de manera notablemente efectiva en la determinación y priorización de los genes que faltan en las vías metabólicas de las plantas. Aquí, presentamos MorphDB, un recurso útil en el que los genes candidatos basados en MORPH para las anotaciones de propósito a gran escala (Gene Ontology, MapMan bins) se incorporan a través de un número de especies de plantas. Además de una utilidad de preguntas centrada en los genes, presentamos una estrategia comunitaria comparativa que permite a los investigadores navegar eficazmente por las predicciones de MORPH a través de las unidades de genes con propósito y las especies, facilitando el descubrimiento de genes amigables con el medio ambiente y la priorización de genes candidatos.

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Léxicos, técnicas de codificación y ontologías habituales para la interoperabilidad y la computación semántica en imágenes.

Los léxicos, códigos y ontologías científicas habituales promueven la legibilidad y la interoperabilidad. Dentro de la radiología, existe una amplia gama de fuentes de contenido, instrumentos y ciencias aplicadas relacionadas. La mayoría de los países de la Unión Europea han adoptado una política de seguridad y salud en el trabajo, y han adoptado una política de seguridad y salud en el trabajo.

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Este texto critica los rasgos importantes de los léxicos, los métodos de codificación y las ontologías. Se describen muchos requisitos, junto con la Clasificación Mundial de Enfermedades-10-Modificación Médica (CIE-10-CM), la Terminología de Procedimientos Actual (CPT), la Nomenclatura Sistematizada de Frases Médicas (SNOMED CT), los Nombres y Códigos de Identificadores Lógicos (LOINC) y RadLex. Se revisan los instrumentos para acceder a estos materiales, como el sistema BioPortal del Nationwide Middle for Biomedical Ontology. Los proveedores de la red se mencionan como un mecanismo para la mejora de la utilidad semántica. Además, se estudian una serie de ejemplos de métodos, flujos de trabajo y funciones de análisis que utilizan la experiencia semántica.

DiscoveryProbe? DNA Damage/DNA Repair Library
L1033-5 ApexBio
T7 DNA
310-005 GeneOn
T7 DNA
310-025 GeneOn
T4 DNA
enz-286 ProSpec Tany
DFS-"HOT" Taq DNA Polymerase (DNA-free sensitive, E-coli. DNA Free)
N150 GeneOn

De la ciencia afectiva a la disfunción psiquiátrica: La ontología como puente semántico.

Los avances en la ciencia de la emoción y la afectividad no se han traducido de forma rutinaria en el análisis y seguimiento psiquiátrico. Esto es desafortunado ya que la emoción y el efecto son partes elementales de muchas circunstancias psiquiátricas. Rectificar esta falta de integración interdisciplinaria podría ser una posible vía para mejorar el análisis y la terapia psiquiátrica. En esta contribución, sugerimos y nos centramos en un marco ontológico para capturar explícitamente las interrelaciones avanzadas entre las entidades afectivas y las cuestiones psiquiátricas, en un esfuerzo por facilitar el mapeo y la integración entre la ciencia afectiva y los diagnósticos psiquiátricos.

Construimos y mejoramos la categorización de la emoción, el efecto y el temperamento a través de la Ontología de la Emoción desarrollada previamente, y la de los problemas psiquiátricos dentro de la Ontología de la Enfermedad Psicológica. Este esfuerzo atrae adicionalmente a los desarrollos de la ontología formal relativos a la excelencia entre lo regular y lo irregular en un esfuerzo por formalizar las interconexiones. Este marco semántico operacional se relaciona con las funciones junto con la aclaración de las clases de diagnóstico psiquiátrico, los métodos de información científica, y la mezcla y la traducción de los resultados del análisis a través de las disciplinas.

Protein-Export Protein SecB (SecB) Protein
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Protein A Protein
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MorphDB: Prioritizing Genes for Specialized Metabolism Pathways and Gene Ontology Categories in Plants.

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Integración de la información por medio de la entrada de información basada en ontologías para ayudar a la evaluación integradora de la información: Un estudio de caso sobre la supervivencia del cáncer.

En el caso de que se trate de un caso de cáncer de mama, uno de los primeros pasos es mejorar nuestra comprensión de los elementos que contribuyen a la supervivencia del cáncer. La mayoría de los análisis actuales de la supervivencia de los cánceres se basan en el conocimiento de los elementos que contribuyen a la supervivencia de la mayoría de los cánceres. La mayoría de los análisis actuales de la supervivencia de la mayoría de los cánceres utilizan conocimientos de un solo suministro. No obstante, la integración de variables procedentes de fuentes totalmente diferentes plantea retos importantes. La integración de la información es una actividad que da miedo, ya que los conocimientos procedentes de fuentes totalmente diferentes serán heterogéneos en cuanto a sintaxis, esquema y, sobre todo, semántica.

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Por ello, sugerimos emprender una estrategia de integración del conocimiento semántico que genere una ilustración conceptual común de la «información» junto con el conocimiento y sus relaciones. En este artículo se describe un caso de integración del conocimiento semántico que vincula tres unidades de conocimiento que cubren cada persona en particular y los elementos de la etapa contextual con el fin de evaluar la afiliación de los predictores de la curiosidad con la supervivencia de la mayoría de los cánceres utilizando fashions de riesgo proporcional de Cox.
La mejora de la «salud por objetivo» de las modas de información generalizada por medio de la ontología basada en el realismo.
Los modelos de conocimiento generalizado se diseñan y construyen principalmente sobre la base de necesidades que pueden estar orientadas a la salud para la función. Sin embargo, cuando las modas de conocimiento generalizadas se utilizan como lentes por medio de las cuales se observa la realidad desde la actitud en respuesta a la cual se construyen, entonces exhiben restricciones que distorsionan dicha visión.

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El diseño de ontologías basado en el realismo, cuando se lleva a cabo correctamente, no tiene estas limitaciones, ya que su salud para la función apenas se decide por el grado en que la realidad se representa de la mejor manera posible. Debido a este hecho, utilizaremos las ideas a las que se adhieren las ontologías basadas en el realismo, no sólo para diseñar ontologías de utilidad que sirvan para alguna función en particular, sino también para evaluar si las modas de conocimiento generalizadas se quedan cortas en cuanto a su idoneidad de representación y el modo en que a menudo se corrigen.

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Si una perspectiva ontológica basada principalmente en el realismo sobre la parte de la realidad que algún maniquí de conocimiento generalizado está haciendo un intento de significar se contrasta con la actitud del propio maniquí de conocimiento generalizado, es posible averiguar cómo este último se desvía del anterior y recomendar opciones para corregir las representaciones erróneas descubiertas.

Haciendo uso de esta metodología para el maniquí de conocimiento generalizado de la Asociación de Resultados Médicos Observacionales, reveló dos clases principales de errores: uno en el que las relaciones se restringen principalmente sobre la base de las limitaciones del maniquí de información, y uno en el que la ilustración de la realidad se simplifica en exceso.

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