genecbr. agrupamento genético facilitado.
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genecbr. Classificação e resumo

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extrair extração de conhecimento Grupo seleção expressão genetica gene funcionalidade de clustering. agrupamento classificar gene Analisar gene set. encontrar conjunto gene. Extrair subconjunto genético Buscador de subconjunto genético Grab Gene Subet ver dados do gene. exibir dados do gene. correlação genética Correlate gene. analisar gene. Organização Gene visualização do gene. Compare gene Comparador de genes padrão de gene gene candidato clustering de imagem. simular mutação genética adjacência do gene. anotação genética rede gene-reação-proteína banco de dados Gene Ontology Ontologia do gene gerador de rede genética GENE GERENCIAL DE INFORMAÇÃO. Informações do gene associação de produtos genéticos Tradutor de identificadores de genes. Previsão de função genética identificação de genes correspondência genética mapeador de genes. comparar a ordem dos genes Conteúdo genético derivado Analise gene de codificação de proteína seleção de genes. agrupamento de genes analisar sequência do gene 16S rRNA Cluster de gene ancestral calculadora de agrupamento genético gene ancestral cluster de genes Analise os marcadores do gene transferência genética simular rede de genes crescendo duplicação genética estimar diversidades genas Teste gene diversidades Diversidade Genética Seqüência genética Interação genética Nome da seqüência de genes confiabilidade dos clusters genéticos Analise o gene modificador mapear o gene da doença Mapha de gene da doença visualize gene. Explore Gene. ver gene.

genecbr. Descrição

A Genecbr é uma aplicação Bioinformática baseada em Java, com fácil de usar, projetada para permitir a utilização de técnicas combinadas que podem ser aplicadas a seleção de genes, cluster, extração de conhecimento e previsão. No modo diagnóstico, a Genecbr emprega um modelo de raciocínio baseado em casos que incorpora um conjunto de protótipos fuzzy para a recuperação de genes relevantes, uma rede de estrutura de célula crescente para o agrupamento de pacientes semelhantes e um algoritmo de votação ponderada proporcional para proporcionar um diagnóstico preciso. Especificamente Genecbr é um modelo que pode executar a classificação de câncer com base nos dados do microarray. Para armazenar as informações pertencentes a cada amostra, o sistema usa uma codificação difusa para representar os níveis de expressão gênica de cada amostra. Esta operação permite a generalização em toda a base de caso, a fim de combater variações intra-experimentais e inter-experimentais nos dados. Com base na discretização difusa de dados reais de expressão gênica em um pequeno número de funções de associação fuzzy, o sistema é capaz de construir um conjunto de protótipos que são capazes de representar as principais características das classes previamente determinadas.

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