Genesis Ein plattformunabhängiges Java-Paket von Tools, um gleichzeitig einen ganzen Satz von Genexpressionsexperimenten zu visualisieren und zu analysieren
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Genesis Beschreibung

Ein plattformunabhängiges Java-Paket von Tools, um gleichzeitig einen ganzen Satz von Genexpressionsexperimenten zu visualisieren und zu analysieren Hohe Durchsatz-Genexpressionsanalyse wird in vielen Bereichen der biomedizinischen Forschung immer wichtiger. CDNA Microarray-Technologie ist ein sehr vielversprechender Ansatz für die hohe Durchsatzanalyse und bietet die Möglichkeit, Genexpressionsmuster auf einer genomischen Skala zu studieren. Tausende oder sogar Zehntausende von Genen können auf einem Mikroskopschieber entdeckt werden, und relative Expressionsniveaus jedes Gens können bestimmt werden, indem die Fluoreszenzintensität der metiketen mRNA misst, die an den Arrays hybridisiert ist. Daher können Microarrays verwendet werden, um differentiell exprimierte Gene in zwei Proben in großem Umfang zu erkennen. Jenseits der einfachen Unterscheidung differentiell exprimierter Gene erfordert eine funktionelle Anmerkung (Schuld-by-Assoziation) oder diagnostische Klassifizierung das Clustering von Genen aus mehreren Experimenten in Gruppen mit ähnlichen Ausdrucksmustern. Kürzlich wurden mehrere Clustering-Techniken entwickelt und angewendet, um Microarray-Daten zu analysieren. Mit dem Lesen der Daten aus flachen Dateien können Sie mehrere grafische Darstellungen von Hybridisierung erstellen, die eine Matrix von Experimenten und Genen zeigen, in denen mehrere Experimente und Gene leicht verglichen werden können Einander.Fluoreszenzquoten können auf verschiedene Weise normalisiert werden, um eine bestmögliche Darstellung der Daten für eine weitere statistische Analyse zu erlangen. Wir haben hierarchische und nicht hierarchische Algorithmen implementiert, um ähnliche exprimierte Gene und Expressionsmuster zu identifizieren, darunter: 1) Hierarchisches Clustering 2) K-Mittel 3) Selbstorganisierende Karten 4) Hauptkomponentenanalyse und 5) Unterstützung von Vektormaschinen.Mehr als 10 verschiedene Arten Ähnlichkeitsabstandsmessungen wurden implementiert, von der einfachen Pearson-Korrelation bis hin zu hochentwickelten Ansätzen wie gegenseitiger Informationen. Darüber hinaus ist es möglich, Genexpressionsdaten auf chromosomale Sequenzen zu markieren. Die Flexibilität, die Vielfalt von Analysewerkzeugen und Datenvisualisierungen sowie die kostenlose Verfügbarkeit der Forschungsgemeinschaft machen diese Software ein wertvolles Werkzeug in zukünftigen funktionalen genomischen Studien. Anforderungen: · Java Einschränkungen: · 30 Tage Testen Was ist neu in dieser Version: · Festes Verhalten der Farboptionen Single / Double · Filteroptionskoeffizient der Variation hinzugefügt · Problem mit dem Anzeigen von Genesis-Server-Jobs festgelegt · Zahlreiche Fehlerbehebungen und Verbesserungen der Anzeige der Clustering-Ergebnisse

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