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Susumu Goto:可视化代谢网络

进高特(http://bit.ly/olXYKt)给出了一个清晰的轮廓,计算机辅助——但基本上是手工的——他的团队使用的方法,以构建广泛使用的KEGG资源背后的代谢网络可视化。他展示了这些可视化是如何帮助对组学数据进行功能解释的,允许跨多个物种的网络比较,可以预测新的途径,包括non-metabolic网络。这个演讲是在2011年VIZBI上发表的,18luck娱乐网生物数据可视化国际会议系列(http://18luck娱乐网www.umboza.com)由NIH和EMBO资助。这段视频是新利娱乐网在creative common许可下拍摄和分发的。演讲的幻灯片在http://bit.ly/q9nYwL

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