Comparar conjuntos de datos grandes, complejos y de alta dimensión puede ser difícil debido a la falta de las herramientas bioinformáticas necesarias. Esto es especialmente importante en el estudio de enfermedades, que requiere comparar muestras de pacientes con sujetos de control sanos.

Eliezyer Fermino de Oliveira, Lucas Sjulson, MD, Ph.D., y sus colegas han desarrollado una herramienta de código abierto para analizar y comparar grandes conjuntos de datos. En sus hallazgos, publicados en línea el 7 de febrero en PLOS Computational Biology, los autores demuestran que su herramienta puede analizar con éxito conjuntos de datos biológicos complejos, incluyendo la secuenciación de ARN unicelular y registros neurofisiológicos cerebrales. La herramienta debería ser especialmente útil para descubrir biomarcadores previamente desconocidos.

El Dr. Sjulson es profesor adjunto de psiquiatría y ciencias del comportamiento en el Departamento de Neurociencia Dominick P. Purpura de Einstein. El Sr. Fermino de Oliveira es estudiante de egresado en el laboratorio del Dr. Sjulson.