主要内容
表达分析
识别，可视化和分类差异表达的基因和表达配置文件
职能
垫 |
进行两样样的T检验以评估来自两个实验条件或表型基因的差异表达 |
MAFDR. |
估计多个假设检测的正面假发现率 |
mavolcanoplot. |
创造意义与基因表达比（折叠变化）散点图的微阵列数据 |
mairplot |
创建强度与比率散点图的微阵列数据 |
maboxplot. |
为微阵列数据创建框绘图 |
maloglog. |
创建微阵列数据的日志图 |
mapcaplot. |
创建主成分分析（PCA）绘图的微阵列数据 |
nbintest |
具有小样本尺寸的计数数据的未配对假设试验 |
RedblueCmap. |
创建红色和蓝色colormap |
Redgreencmap. |
创建红色和绿色的颜色地图 |
probesetplot. |
阴谋Affymetrix探针设置强度值 |
metafeatures. |
基于相互信息的学习的特征工程吸引子Metagene算法 |
randfeatures. |
按类别可分离标准排名键特征 |
randfeatures |
生成特征的随机子集 |
knnimpute. |
使用最近邻的方法赋予缺失数据 |
Crossvalind. |
生成培训和测试集的指标 |
Classperf. |
评估分类器性能 |
班级
DataMatrix |
创建DataMatrix对象 |
DataMatrix对象 |
从微阵列实验中封装数据和元数据的数据结构，使其可以由基因或探针标识符和样本标识符索引 |
BIOMA.Expressionset. |
包含微阵列基因表达实验数据 |
biooma.data.exptdata. |
包含微阵列实验的数据值 |
biooma.data.metadata. |
包含微阵列实验的元数据 |
BIOMA.DATA.MIAME |
包含微阵列基因表达实验的实验信息 |
话题
微阵列基因表达数据对象概述
构造DataMatrix对象，获取和设置属性和访问数据。
构造EXPTDATA对象，使用属性和方法以及访问数据。
构造元数据对象，使用属性和方法，访问数据。
构建Miame对象，使用属性和方法以及访问数据。
构建ExpressIonset对象，使用属性和方法以及访问数据。
matlab.®环境广泛用于微阵列数据分析，包括读取，过滤，归一化和可视化微阵列数据。
您可以分类和识别数据集的特征，建立交叉验证实验，并比较不同的分类方法。
特色例子
您还可以从以下列表中选择一个网站：
