Papers on normalization, variable selection, classification or clustering of microarray data
Over the last decade or so, there have been large numbers of methods published on approaches for normalization, variable (gene) selection, classification and clustering of microarray data. As indicated in the scope document for Bioinformatics, this requires papers describing new methods for these problems to meet a very high standard, showing important improvement in results for real biological da
Home | JKU Visual Data Science Lab
About Welcome to the home of the Visual Data Science Lab! We are part of the Institute of Computer Graphics at the Johannes Kepler University Linz in Austria. Our research focuses on developing novel visual analysis methods and tools that enable users to make sense of complex and heterogeneous data. With our solutions we target problems from various fields of application, including cancer research
Oligo/BAC CGH Array 解析パッケージをまとめてみる - 気の向くままに
書きかけです‥下書きで保存すると結局公開しないことが多発するので。 また来週に改訂するつもり。 目的・動機 今回は普段自分が使っていないプラットフォームの CGH マイクロアレイを解析 & 自分の実験データと比較するために、他社のプラットフォームを解析するためのツール (パッケージ) をここに集めておく *1。 対象とするのは BAC とアジレント社製の CGH アレイ。# だったけど Affy と共用のものもある 背景 今やっている研究では Affymetrix 社製の GenomeWideSNP 6.0 array というアレイを用いて染色体の構造異常を解析している。 また最近になって各種の精神疾患で多くの染色体構造異常が報告されまくっている*2。そしてこれらデータは論文で発表されるとともに NCBI GEO でも利用可能になっている (ものもある)。 ここからパッケージたち cghM
実験医学別冊：マイクロアレイデータ統計解析プロトコール〜Excelを中心としたデータの標準化から有意差解析，クラスタリング， ネットワーク解析法のすべて - 羊土社
マイクロアレイのデータに特化した統計解析の実践マニュアル！ExcelやＲなどの汎用ソフトによる解析画面を挙げながら，実際の解析例のプロトコールをわかりやすく解説しているので，統計学が苦手でも大丈夫！ 序 −本書を刊行するにあたって− 【藤渕 航】 本書の活用の仕方【藤渕 航】 第1章 遺伝子測定データの標準化 ［基礎知識編］ プラットフォームの違いと標準化の意義【藤渕 航】 ［基本解析編］Excelによる簡単な標準化 —アレイデータ処理の基本— １ 正規分布による標準化平均値と標準偏差の計算【藤渕 航】 ２ 一色法アレイの標準化測定値データの処理法【友田史緒里】 ３ 二色法アレイの標準化比データの処理法【秋山英雄】 ［応用解析編］より高度な標準化 ①Ｒを用いた標準化Affymetrix，Agilentなど【金 鈴，藤渕 航】 ②その他の大規模解析データの標準化次世代シークエンサー【秋山英
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A comparison of batch effect removal methods for enhancement of prediction performance using MAQC-II microarray gene expression data
SynTReN: a generator of synthetic gene expression data for design and analysis of structure learning algorithms - PubMed
Seeded Bayesian Networks: Constructing genetic networks from microarray data - BMC Systems Biology
Regulatory networks define phenotypic classes of human stem cell lines - Nature
Eigengene networks for studying the relationships between co-expression modules - BMC Systems Biology
Predicting expression patterns from regulatory sequence in Drosophila segmentation - Nature
PLoS Genetics: Network-Based Analysis of Affected Biological Processes in Type 2 Diabetes Models
Microarrays: retracing steps - Nature Medicine