2020年7月9日
由于科学家寻求解决Covid-19大流行，对人类宿主对SARS-COV-2的反应的研究起着关键作用。今天，Illumina发布了一个新的协作环境，用于研究Covid-19主机响应，利用Basespace相关引擎（BSCE）。该资源为CoVID-19研究人员提供了一个环境，将其结果放入上下文中，加速发现和围绕重要途径，生物标志物和潜在药物候选领导的假设验证，以帮助解决Covid-19危机。Illumina正在提供这种资源，无需提供Covid-19全球研究界有机会评估BSCE以支持打击大流行的努力。
环境包含完整的BSCE工具套件，结合来自Coronavirus动物模型系统的几种预处理数据集，以及最近发布的人类SARS-COV-2数据。额外的相关科学数据将在资源中提供，因为它可用。虽然共享数据不是必需的，但鼓励研究人员提交数据集以提交除社区资源的数据集，或者突出显示他们认为应该添加的公共数据集以推进理解SARS-COV-2主机响应的原因。
“作为一个非生物形态的科学家，它是一个巨大的承诺，用于寻找和理解与我的研究相关的已发表数据的海洋。相关引擎已经使这个过程清晰直截了当。它现在已成为我首选分析管道的一部分。我期待着我可以发现我的数据和来自其他研究人员的发布的数据的信息，扩大了我基于坚实基础的小说问题的能力，“Shareed Enrique Torchia，Dermatology助理教授，大学的盖茨医学科罗拉多州。
该平台支持从Illumina的测序和阵列平台产生的结果，以及来自其他实验方法的互补数据。可以将各种数据集导入BSCE系统以进行相关性分析，包括基因表达，甲基化，GWA，蛋白质相互作用等。
该资源将免费提供六个月的SARS-COV-2研究人员，这里。鼓励研究人员通过联系Illumina申请访问，这里。
视频教程
要看到如何利用BSCE如何利用以更好地理解SARS-COV-2宿主响应，有兴趣的研究人员可以查看由BSCE用户Mike Edwards，Ph.D.，Enrique Torchia，Ph.D.和合作者创建的一系列视频那这里。这些视频中开发的数据已在资源中提供。
Basespace相关引擎超出了途径简单的文本挖掘，并允许我将我的系统与其存储库中数千个策划研究的实际实验结果进行比较。我可以用它来找到影响我对Pharmaco地图集的感兴趣基因的药物或化合物，寻找疾病地图集的类似表型，甚至使用Meta分析功能在飞行中产生自己的数据集。它已成为我的生物信息学的不可或缺的工具，这是由我的合作者和客户提供良好的赞赏。
