Gênese Um pacote Java independente de plataforma de ferramentas para visualizar e analisar simultaneamente um conjunto inteiro de experiências de expressão gênica
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Um pacote java independente de plataforma de ferramentas para visualizar e analisar simultaneamente um conjunto de experimentos de expressão gênica A análise de expressão gênica de alta taxa de transferência está se tornando cada vez mais importante em muitas áreas da pesquisa biomédica. A tecnologia de microarray de cDNc é uma abordagem muito promissora para alta análise de rendimento e dá a oportunidade de estudar padrões de expressão gênica em uma escala genômica. Milhares ou até mesmo dezenas de milhares de genes podem ser avistados em um lâmina de microscópio e níveis de expressão relativa de cada gene podem ser determinados medindo a intensidade de fluorescência do ARNm rotulado hibridizado para as matrizes. Portanto, os microarrays podem ser usados para identificar genes diferencialmente expressos em duas amostras em larga escala. Além da simples discriminação de genes diferencialmente expressos, anotação funcional (culpa-por-associação) ou classificação de diagnóstico requer o agrupamento de genes de múltiplos experimentos em grupos com padrões de expressão semelhantes. Várias técnicas de cluster foram desenvolvidas recentemente e aplicadas para analisar dados de microarray.After lendo os dados de arquivos planos, Gênesis permite gerar várias representações gráficas de hibridização, mostrando uma matriz de experimentos e genes, onde múltiplos experimentos e genes podem ser facilmente comparados com Um ao outro. Os índices de mesclagem podem ser normalizados de várias maneiras de obter uma melhor representação possível dos dados para análise estatística posterior. Implementamos algoritmos hierárquicos e não hierárquicos para identificar genes expressos e padrões de expressão semelhantes, incluindo: 1) cluster hierárquico 2) k-means 3) auto organizando mapas 4) análise de componentes principais e 5) máquinas de vetor de suporte. As medições de distância semelhantes foram implementadas, desde a simples correlação de Pearson a abordagens mais sofisticadas, como informações mútuas. Além disso, é possível mapear dados de expressão gênica em seqüências cromossômicas. A flexibilidade, variedade de ferramentas de análise e visualizações de dados, bem como a disponibilidade gratuita para a comunidade de pesquisa torna este suite de software uma ferramenta valiosa em futuros estudos genômicos funcionais. Requisitos: · Java. Limitações: · 30 dias de teste O que há de novo nesta versão: · Comportamento fixo de opções de cores único / duplo · Coeficiente de variação de opção de filtro adicionado · Problema com a exibição de trabalhos do genesis · Numerosas correções de bugs e melhorias na exibição de resultados de cluster

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