Leider unterstützen wir Ihren Browser nicht vollständig. Wenn Sie die Möglichkeit dazu haben, nehmen Sie bitte ein Upgrade auf eine neuere Version vor oder verwenden Sie Mozilla Firefox, Microsoft Edge, Google Chrome oder Safari 14 bzw. eine neuere Version. Wenn Sie nicht dazu in der Lage sind und Unterstützung benötigen, senden Sie uns bitte Ihr Feedback.
Wir würden uns über Ihr Feedback zu diesen neuen Seiten freuen.Sagen Sie uns, was Sie denken Wird in neuem Tab/Fenster geöffnet
Visualisieren Sie Millionen biologischer Zusammenhänge, um schnell zu verstehen, welche Biologie einer Krankheit zugrunde liegt, wie man den Krankheitsprozess moduliert und experimentelle Ergebnisse interpretiert.
Biologie von Krankheiten verstehen
Identifikation und Priorisierung von Zielen und/oder Biomarkern verbessern
Wirkstoffziele auswählen und entscheiden, wie Wirkstoffziele gemessen werden
Teilen Sie essentielle Informationen über EmBiology – laden Sie das Informationsblatt herunter Wird in neuem Tab/Fenster geöffnet.
Verschaffen Sie sich einen umfassenden Überblick über Ihre Forschungslandschaft, einschließlich neuer Ergebnisse
Stützen Sie sich auf zuverlässigere Zusammenhänge, die in mehreren Quellen veröffentlicht wurden
Ziehen Sie Erkenntnisse aus wöchentlich aktualisierten Daten, die aus Volltextinhalten extrahiert wurden
Kurzes Video ansehen Wird in neuem Tab/Fenster geöffnet Einführung in den Biology Knowledge Graph, den Datensatz, auf dem EmBiology basiert. Die Daten des Biology Knowledge Graph können entweder über EmBiology durchsucht oder aber außerhalb der Plattform lizenziert werden, um angewandte Analysen und Modellierung durchzuführen.
"Der Einsatz von EmBiology könnte zu einer Verbesserung der Erfolgsquote um 20-25 % führen.
VPGT
Vice President, Gene Therapy
Genexpression
Proteomik/physikalische Interaktion
Biomarker
Metabolomik/Molekültransport und Modifikation
Funktionelle Assoziation (zwischen einer Krankheit und einem zellulären Prozess oder einer anderen Krankheit)
Regulierung (wird verwendet, wenn keine spezifischeren Informationen verfügbar sind)
34,5 Millionen PubMed-Abstracts
430.000 klinische Studien
430.000 ClinVar-Beziehungen
Volltextartikel aus 936 Elsevier-Wissenschaftsjournals und 939 Wissenschaftsjournals, die nicht von Elsevier herausgegeben werden
200.000 BioGRID-Daten
10.000 DrugBank-Daten
1,3 Millionen Reaxys Wirkstoff-Ziel-Beziehungen
20.000 miRNA-Beziehungen
Wöchentlich – Zusammenhänge, extrahiert aus kürzlich veröffentlichten PubMed-Abstracts und Volltextwissenschaftsjournals
Vierteljährlich – Daten klinischer Studien
Jährlich – Terminologien und Regeln
Beim jährlichen Basisdaten-Update bereiten wir den gesamte Inhalt neu auf und extrahieren und ergänzen weitere Begriffe/Konzepte, passend zu den Entwicklungen im jeweiligen Fachgebiet.
Die Daten entsprechen den höchsten Standards mit mehr als:
95%iger Zuverlässigkeit bei Zusammenhängen, die von mindestens 3 Referenzen gestützt werden
85%iger Zuverlässigkeit bei Zusammenhängen, über die zumindest ein Report vorliegt
