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Universitätsbibliothek Heidelberg
Status: Bibliographieeintrag

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 Online-Ressource
Verfasst von:Rauscher, Benedikt [VerfasserIn]   i
 Valentini, Erica [VerfasserIn]   i
 Hardeland, Ulrike [VerfasserIn]   i
 Boutros, Michael [VerfasserIn]   i
Titel:Phenotype databases for genetic screens in human cells
Verf.angabe:Benedikt Rauscher, Erica Valentini, Ulrike Hardeland, Michael Boutros
E-Jahr:2017
Jahr:16 June 2017
Umfang:7 S.
Fussnoten:Gesehen am 20.04.2018
Titel Quelle:Enthalten in: Journal of biotechnology
Ort Quelle:Amsterdam [u.a.] : Elsevier Science, 1984
Jahr Quelle:2017
Band/Heft Quelle:261(2017), Seite 63-69
ISSN Quelle:1873-4863
Abstract:Genetic screens are powerful tools to identify components that make up biological systems. Perturbations introduced by methods such as RNA interference (RNAi) or CRISPR/Cas9-mediated genome editing lead to biological phenotypes that can be examined to understand the molecular function of genes in the cell. Over the years, many of such experiments have been conducted providing a wealth of knowledge about genotype-to-phenotype relationships. These data are a rich source of information and it is in a common interest to make them available in a simplified and integrated format. Thus, an important challenge is that genetic screening data can be stored in databases in standardized ways, allowing users to gain new biological insights through data mining and integrated analyses. Here, we provide an overview of available phenotype databases for human cells. We review in detail two databases for high-throughput screens, GenomeRNAi and GenomeCRISPR, and describe how these resources are integrated into the German Network for Bioinformatics Infrastructure de.NBI as part of the European infrastructure for life-science information ELIXIR.
DOI:doi:10.1016/j.jbiotec.2017.06.008
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Volltext ; Verlag: http://dx.doi.org/10.1016/j.jbiotec.2017.06.008
 Volltext: http://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0168165617302894
 DOI: https://doi.org/10.1016/j.jbiotec.2017.06.008
Datenträger:Online-Ressource
Sprache:eng
Sach-SW:Database
 de.NBI
 ELIXIR
 Functional genomics
 High-throughput biology
 Phenotype
K10plus-PPN:1572223642
Verknüpfungen:→ Zeitschrift

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