简单的基因关联分析(sGCA) LCS的核心。sGCA集群根据他们的相关基因表达谱距离“理想(逻辑)表型”(IPs)。因此不同于常见的聚类方法,如k - means,集群或自组织映射,根据他们的共同基因表达谱的相似性。在sGCA,所有集群中心已经通过实验设计和进一步assump-tions是必要的。由于sGCA集群定义的实验设计,他们通常比“公正的”更容易可判断的集群,这可能相关或不相关,与实验团体,因为他们的“意义”是保留。sGCA允许逻辑连接通过下游sGEA浓缩分析和比较不同的转录组实验(见下文)。
LCS的基础应用,sGCA CC BY-NC-ND 4.0许可下发布(https://creativecom-mons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/)。这些术语也适用于再分配的应用程序是基于sGCA开发的。简单地说,这个应用程序可以被复制和重新分配条件下,给出合适的信用(参见引用)。LCS不得用于商业目的。如果混音,变换,或者在该应用程序中,您可能不会发布修改后的材料。
免责声明:这是一个实验的应用程序没有经过彻底的测试。因此,解读sGCA & sGEA与尽职调查结果,例如,与正交方法执行完整性检查等之前出版。
反馈:改善LCS的应用程序,您的反馈是非常受欢迎的。请提供一个充分descrip-tion遇到的问题通过电子邮件至sgcafeedback@gmail.com。
马sGCA引用:Y,回族KL, Gelashvili Z, Niethammer p Oxoeicosanoid信号介导早期抗菌de-fense斑马鱼。细胞众议员2023年1月31日,42 (1):111974。doi: 10.1016 / j.celrep.2022.111974。Epub 2023 1月10。PMID: 36640321;PMCID: PMC9973399。
引用作为
菲利普(2023)。LCSwin v1.2(//www.tatmou.com/matlabcentral/fileexchange/128959-lcswin-v1-2), MATLAB中央文件交换。检索。
MATLAB版本兼容性
创建R2023a
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