微阵列分析

微阵列数据的基因表达与遗传变异分析

微阵列含有寡核苷酸或cDNA探针，以测量基因组规模的基因的表达水平。BioInformatics Toolbox™可以使用各种归一化和过滤方法从微阵列中获取从微阵列进行预处理数据。使用归一化数据来鉴定差异表达的基因，并使用基因本体进行表达结果进行富集分析。您还可以检测遗传变体，例如复制数变异（CNV）和单核苷酸多态性（CGH）数据的单核苷酸多态性（SNP）。使用图形理论算法可视化基因和蛋白质 - 蛋白质相互作用网络。

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管理对象中的基因表达数据

表示DataMatrix对象中的表达式数据值

数据导入和管理
从Affymetrix导入数据和注释^®Genechip.^®，illumina^®，安捷伦^®，基因表达综合（地理），Imagene^®，现场，Genepix^®GPR和GAL;每个MIAME标准管理实验数据和样本元数据
预处理
准备原始微阵列数据进行分析，使用背景调整，归一化和表达过滤;广泛的Affymetrix和Illumina数据预处理。从库文件中检索探针注释
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
遗传变异分析
查找，分析和可视化遗传变体，例如拷贝数变异（CNV）和单核苷酸多态性（SNPS）
基因本体论
实时基因本体（GO）信息;基因本体网络的微阵列表达结果富集分析
网络分析和可视化
将基本图理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，层次结构图和路径查看网络关系