微阵列分析
微阵列数据的基因表达及遗传变异分析
微阵列包含寡核苷酸或cDNA探针，用于在基因组尺度上测量基因的表达水平。生物信息学工具箱™允许您使用各种归一化和过滤方法预处理来自微阵列的表达数据。利用归一化数据识别差异表达基因，利用基因本体对表达结果进行富集分析。您还可以从比较基因组杂交(CGH)数据中检测遗传变异，如拷贝数变异(CNVs)和单核苷酸多态性(SNPs)。使用图论算法可视化基因和蛋白质-蛋白质相互作用网络。
类别
- 数据导入与管理
从Affymetrix导入数据和注释®GeneChip®, Illumina公司®,安捷伦®，基因表达综合(GEO)， ImaGene®， SPOT, GenePix®GPR和GAL;根据MIAME标准管理实验数据和样本元数据 - 预处理
使用背景调整、归一化和表达式滤波准备原始微阵列数据进行分析;Affymetrix和Illumina数据的广泛预处理。从库文件中检索探针注释 - 表达分析
识别，可视化，并分类差异表达基因和表达谱 - 遗传变异分析
发现，分析和可视化遗传变异，如拷贝数变异(CNVs)和单核苷酸多态性(SNPs) - 基因本体论
实时基因本体(GO)信息;利用基因本体网络对微阵列表达结果进行富集分析 - 网络分析与可视化
将基本图论算法应用于蛋白质-蛋白质相互作用(PPI)和其他基因网络使用交互式地图、层次图和路径查看网络关系
特色的例子
您也可以从以下列表中选择一个网站: