SkinDB是一个全面、用户友好的交互式网络平台，旨在通过整合皮肤病等多组学数据，为用户提供一键式服务以鉴定新型靶点。该平台不仅简化了复杂的数据分析流程，还能够有效地指导实验室中的湿实验操作，提高研究效率与准确性。
Haoxue Zhang123†, Jingyuan Ning4†, Biao Song5†, Ke Tang123, Yuyao Liu6
and Shengxiu Liu123
1. Department of Dermatovenerology, First Affiliated Hospital of Anhui Medical University, Hefei, Anhui Province, China.
2. Key Laboratory of Dermatology, Ministry of Education, Hefei, Anhui Province, China.
3. Inflammation and Immune Mediated Diseases Laboratory of Anhui Province, Anhui Medical University, Hefei, Anhui Province, China
4. Peking Union Medical College
5. Tongji Hospital, Tongji Medical College, Huazhong University of Science and Technology
6. Bioinformatics R&D Department, Hefei GuangRe Biotechnology Co., Ltd
† These authors contributed equally to this work.
Citation:文章正在撰写中
Introduction
皮肤是人体最大的器官，它不仅承担着保护身体免受外界环境侵害的重要职责，还参与了体温调节、感知触觉等多种生理功能。皮肤健康直接关系到个人的整体健康状态和生活质量。皮肤病不仅可能导致疼痛、瘙痒等不适感，影响患者的日常生活和工作，严重的甚至可能威胁生命安全。因此，关注皮肤健康，及时预防和治疗皮肤病显得尤为重要。
尽管当前关于皮肤病的研究已广泛采用高通量测序技术，生成了海量的数据资源，但遗憾的是，这些宝贵的信息并未得到有效整合与利用。目前，缺乏一个系统化的数据库或平台来集中管理这些数据，这导致了研究人员在寻找、筛选和处理相关数据集时面临重重困难。具体而言，不同研究团队使用不同的测序平台和技术方案，加之实验设计的时间跨度较大，造成了数据格式、命名规则乃至质量控制标准的不一致。这些问题不仅增加了数据预处理的工作量，也严重影响了跨研究之间的结果对比和数据共享效率。
例如，在基因表达分析中，同一基因可能因不同数据库或文献中的命名习惯差异而被记录为多个不同的名称，这给数据的整合带来了额外的挑战。此外，随着时间的推移，新的测序技术和分析方法不断涌现，早期数据可能需要重新处理以符合现代标准，这也进一步加剧了数据统一的难度。
为了解决上述问题，迫切需要建立一个标准化、可扩展的皮肤病学数据共享平台。该平台应具备以下特点：首先，提供一套全面而灵活的数据提交指南，确保数据的一致性和可比性；其次，开发高效的搜索引擎和数据处理工具，帮助用户快速定位所需信息并进行初步的数据清洗；最后，鼓励学术界和工业界的广泛参与，通过多方合作促进数据资源的最大化利用，推动皮肤病学领域的研究进展。
总之，构建SkinDB这样一个综合性的数据平台，不仅能有效减少研究者的重复劳动，提高科研效率，还能加速新发现的产生，最终为皮肤病患者寻找到更有前途的分子靶点。
Statistics
Our Team
 |
Shengxiu Liu, MD Anhui Medical University Hefei China Email: liushengxiu@ahmu.edu.cn 研究方向: 皮肤黑色素瘤 | 皮肤激光美容 主要贡献: 项目负责人 |
 |
Haoxue Zhang, MD Anhui Medical University Hefei China Email: 215672062@qq.com 研究方向: 皮肤黑色素瘤 | 生物信息学 主要贡献: 数据库论文写作 | 项目负责人 |
 |
Yuyao Liu, Postgraduate Bioinformatics R&D Department, Hefei GuangRe Biotechnology Co., Ltd Hefei China Email: ahmulyy@163.com 研究方向: 皮肤黑色素瘤 | R包开发 | R语言爬虫 | 数据库搭建 主要贡献: 数据库开发 | 数据库运营 | 项目负责人 |
 |
Ke Tang , Postgraduate Anhui Medical University Hefei China Email: bitter3470792458@163.com 研究方向: 皮肤黑色素瘤 | 数据库搭建 主要贡献: 项目参与者 | 数据库论文写作 |
 |
Jingyuan Ning, Ph.D Peking Union Medical College Beijing China Email: ningjingyuan@ibms.pumc.edu.cn 研究方向: 生物信息学 主要贡献: 项目参与者 |
 |
Biao Song, MD Tongji Hospital, Tongji Medical College, Huazhong University of Science and Technology Wuhan China Email: songbiao_derma@tjh.tjmu.edu.cn 研究方向: Basic and clinical research of psoriasis, atopic dermatitis and drug eruption 主要贡献: 项目参与者 |
Help
SKinDB提供了哪些信息
高通量技术领域的最新进展导致多种皮肤病基因表达谱数据的快速积累。在这里，我们开发了SkinDB数据库(https://www.grswsci.top/SkinDB/)，旨在提供跨疾病的皮肤数据集资源，并从多个角度扩展遗传注释。
SKinDB包含哪些数据集
SKinDB数据库内容和构建
SKinDB的开发环境
SKinDB怎么使用分析功能
Acknowledgements
Thanks
Author contributions
Funding information
Competing Interests
We have declared that no competing interest exists.
References
Start preparation time 2024-11-01
Pilot run time 2024-11-20
Formal running time 2024-12-01