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12月22日,国际权威学术期刊《生物信息学简报》(Briefings in Bioinformatics)在线发表了生命学院郭安源教授团队开发的癌症基因组大数据分析平台。该论文题目为《GSCA: an integrated platform for gene set cancer analysis at genomic, pharmacogenomic and immunogenomic levels》。郭安源教授及武汉科技大学曾燕教授为共同通讯作者,生命学院博士后柳纯洁、武汉科技大学胡斐斐和生命学院博士生谢贵燕为共同第一作者。
随着癌症基因组大数据的产生,准确分析和解读海量的组学数据成为新的挑战。针对这一需求,郭安源教授团队在2018年开发了多合一癌症基因集分析平台GSCALite(http://bioinfo.life.hust.edu.cn/web/GSCALite/),揭示癌症基因集的表达、突变、拷贝数变异和甲基化,及其与药物敏感性和临床特征的关联性,使得没有任何编程技能的实验生物学家也可使用癌症组学大数据,极大地方便了癌症研究。GSCALite自2018年发表在《生物信息学》(Bioinformatics)杂志以来,受到了广泛的使用和引用,截至目前已累积被使用了超过50万次,被引用了454次(谷歌学术),是Web of Science高被引论文。
https://www.ebiotrade.com/newsf/2022-12/20221225063623919.htm
http://www.pubmedplus.cn/P/SearchQuickResult?wd=4717be78-e4e6-4c82-a9f4-03918cd8b607
01. | 2022 | 9 篇 | 9.184% |
02. | 2021 | 13 篇 | 13.265% |
03. | 2020 | 15 篇 | 15.306% |
04. | 2019 | 15 篇 | 15.306% |
05. | 2018 | 7 篇 | 7.143% |
06. | 2017 | 14 篇 | 14.286% |
07. | 2016 | 9 篇 | 9.184% |
08. | 2015 | 6 篇 | 6.122% |
09. | 2014 | 3 篇 | 3.061% |
10. | 2013 | 2 篇 | 2.041% |
11. | 2012 | 1 篇 | 1.020% |
12. | 2009 | 1 篇 | 1.020% |
13. | 2008 | 1 篇 | 1.020% |
14. | 2006 | 2 篇 | 2.041% |
01. | methods mol biol | 6 篇 | 6.122% |
02. | bioinformatics | 5 篇 | 5.102% |
03. | bmc genomics | 4 篇 | 4.082% |
04. | cancer res | 3 篇 | 3.061% |
05. | biomed res int | 2 篇 | 2.041% |
06. | brief bioinform | 2 篇 | 2.041% |
07. | expert opin drug discov | 2 篇 | 2.041% |
08. | genomics proteomics bioinformatics | 2 篇 | 2.041% |
09. | hum genet | 2 篇 | 2.041% |
10. | nat commun | 2 篇 | 2.041% |
01. | 美国 | 45 篇 | 45.918% |
02. | 中国 | 33 篇 | 33.673% |
03. | 英国 | 17 篇 | 17.347% |
04. | 法国 | 6 篇 | 6.122% |
05. | 芬兰 | 6 篇 | 6.122% |
06. | 奥地利 | 5 篇 | 5.102% |
07. | 德国 | 4 篇 | 4.082% |
08. | 瑞典 | 4 篇 | 4.082% |
09. | 意大利 | 4 篇 | 4.082% |
10. | 澳大利亚 | 3 篇 | 3.061% |
01. | 中国北京 | 10 篇 | 10.204% |
02. | 中国上海 | 8 篇 | 8.163% |
03. | 中国南京 | 5 篇 | 5.102% |
04. | 中国杭州 | 5 篇 | 5.102% |
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07. | 中国长春 | 1 篇 | 1.020% |
08. | 中国哈尔滨 | 1 篇 | 1.020% |
09. | 中国温州 | 1 篇 | 1.020% |
10. | 中国赣州 | 1 篇 | 1.020% |
01. | Genomics | 98 篇 | 100.000% |
02. | Humans | 91 篇 | 92.857% |
03. | Neoplasms | 35 篇 | 35.714% |
04. | Computational Biology | 20 篇 | 20.408% |
05. | Databases, Genetic | 19 篇 | 19.388% |
06. | Precision Medicine | 18 篇 | 18.367% |
07. | Female | 17 篇 | 17.347% |
08. | Software | 16 篇 | 16.327% |
09. | Biomarkers, Tumor | 15 篇 | 15.306% |
10. | Male | 14 篇 | 14.286% |
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