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동기: 머크가 후원하는 EST 프로젝트 및 기타 유사한 노력으로 생성된 방대한 양의 발현 서열 태그(EST) 서열 데이터를 효과적으로 활용하기 위해, 서열은 유전자 클래스에 조직되어야 하며, 과학자들은 관련 유전체 데이터의 맥락에서 유전자 클래스 데이터를 '마이닝' 할 수 있어야 한다. 결과: 이 논문은 머크 유전자 색인(MGI)과 관련 유전체 데이터를 마이닝하기 위한 쉽게 확장 가능한 월드 와이드 웹 기반 시스템인 머크 유전자 색인 브라우저를 소개한다. MGI는 머크가 후원하는 EST 프로젝트에서 생성된 고품질 3' EST 서열로 구성된, 각기 다른 유전을 대표하는 클론과 서열의 비중복 집합이다. MGI 브라우저는 관계형 데이터베이스의 연합, 로컬 데이터 웨어하우스 및 간단한 하이퍼텍스트 링크를 포함한 다양한 출처와 저장 형식의 데이터를 통합하는 생태적 통합 전략을 사용하여 데이터 통합을 수행한다. 현재 통합된 데이터에는 LENS cDNA 클론 및 EST 데이터, dbEST 단백질 및 비-EST 핵산 유사성 데이터, WashU 서열 크로마토그램, Entrez 서열 및 Medline 항목, 그리고 UniGene 유전자 클러스터가 포함된다. 평면 파일 서열 데이터는 일반 서열 분석 어플리케이션을 지원하는 내부 개발 클라이언트-서버 시스템인 Bioapps 서버를 사용하여 접근된다. 브라우저 데이터는 Bioinformatics Data Integration Toolkit (B-DIT)을 통해 검색되고 형식을 맞춘다. B-DIT는 새로운 Perl 루틴 모음이다.
Eckman 외 (Thu,)은 이 질문을 연구했다.