Bazy danych do efektywnego zarządzania średniej wielkości, wielowymiarowymi danymi o niskiej prędkości w inżynierii tkankowej

5.9K wyświetleń

Cytowano 5 razy

09:43 min.

22 listopada 2019

10.3791/60038-v

22 listopada 2019

5.9K wyświetleń

Alexander R. Ochs¹^,² , Mehrsa Mehrabi¹^,² , Danielle Becker¹^,² , Mira N. Asad¹^,² , Jing Zhao¹^,² , Michael V. Zaragoza³^,⁴ , Anna Grosberg¹^,²^,⁵^,⁶^,⁷

¹Department of Biomedical Engineering, University of California, Irvine, ²The Edwards Lifesciences Center for Advanced Cardiovascular Technology, University of California, Irvine, ³Pediatrics-Genetics & Genomics Division-School of Medicine, University of California, Irvine, ⁴Biological Chemistry-School of Medicine, University of California, Irvine, ⁵Department of Chemical and Biomolecular Engineering, University of California, Irvine, ⁶Center for Complex Biological Systems, University of California, Irvine, ⁷The NSF-Simons Center for Multiscale Cell Fate Research (CMCF), University of California, Irvine

Wielu badaczy generuje dane "średniej wielkości", o niskiej prędkości i wielowymiarowe, które mogą być efektywniej zarządzane za pomocą baz danych niż arkuszy kalkulacyjnych. W tym miejscu przedstawiono koncepcyjny przegląd baz danych, w tym wizualizację danych wielowymiarowych, łączenie tabel w strukturach relacyjnych baz danych, mapowanie półautomatycznych potoków danych i używanie bazy danych do wyjaśniania znaczenia danych.