Genecbr. Gene-Clustering leicht gemacht.
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Genecbr. Ranking & Zusammenfassung

Genecbr. Stichworte

Extrakt Wissensabsaugung. Glühbirne. Auswahl Genexpression Gen Clustering-Funktionalität. Clustering Sortieren von Gen. Gene-Set analysieren Gene Set finden. Extrakt Gen Subset GEN-Subset-Sucher. Griff-Gen-Teilmenge Gen-Daten anzeigen. GEN-Daten anzeigen. Genkorrelation. Gen korrelieren Gene analysieren Genorganisation Genvisualisierung. Vergleichen Gene. Genvergleicher Genmuster Kandidatengen Bildclustering. Genmutation simulieren Gen benachbart Gen Annotation Gen-Reaktions-Protein-Netzwerk Gene Ontology-Datenbank. Gen-Ontologie Gene Network Generator. Gen-Informationsmanagement. Geninformation Genprodukt-Assoziation GEN-Identifizierer-Übersetzer. Genfunktionsvorhersage Genidentifikation Genübereinstimmung Genapper Genreihenfolge vergleichen Geninhalt abgeleitet Analysieren Sie das Protein-kodierende Gen Genauswahl Gen-Clustering. analysieren 16S rRNA-Gensequenz Ancestral Gene Cluster. Gencluster-Rechner Ahnen-Gen Gen-Cluster Gene-Marker analysieren. Gentransfer Simulieren Sie das GEN-Netzwerk wachsen Genduplikation Gene-Diversitäten schätzen. Testgen-Diversitäten testen. Genvielfalt Gensequenz Gen-Gen-Interaktion Gene Sequenzname Gen-Cluster-Zuverlässigkeit. Modifizierungs-Gen analysieren Krankheitsgen kartieren Krankheitsgen-Mapper Gene visualisieren Gene erforschen Gene anzeigen.

Genecbr. Beschreibung

GenecBr ist ein einfach zu bedienender, Java-basierter Bioinformatik-Anwendungsanwendung, der die Verwendung von kombinierten Techniken ermöglicht, die auf Gene-Selektion, Clustering, Wissen, Extraktion und Vorhersage angewendet werden können. Im Diagnosemodus verwendet GENECBR ein fallbasiertes Argumentationsmodell, das einen Satz von Fuzzy-Prototypen zum Abrufen von relevanten Genen, einem wachsenden Zellstrukturnetzwerk für das Clustering ähnlicher Patienten und einen proportional gewichteten Abstimmungsalgorithmus enthält, um eine genaue Diagnose bereitzustellen. Insbesondere genecbr ist ein Modell, das die Krebsklassifizierung auf der Grundlage von Microarray-Daten durchführen kann. Um die zu jeder Probe gehörenden Informationen zu speichern, verwendet das System eine Fuzzy-Kodifizierung, um die Genexpressionspegel jeder Probe darzustellen. Dieser Vorgang ermöglicht die Verallgemeinerung über den gesamten Fallbasis, um intraeximale und interseximale Abweichungen in den Daten anzugehen. Basierend auf der Fuzzy-Diskretisierung echter Genexpressionsdaten in eine kleine Anzahl von Fuzzy-Mitgliedschaftsfunktionen kann das System einen Satz von Prototypen erstellen, die die Hauptmerkmale der zuvor ermittelten Klassen darstellen können.

Genecbr. Zugehörige Software