微阵列分析

基因表达和微阵列数据的遗传变异体的分析

微阵列含有的寡核苷酸或cDNA探针来测量基因组规模的基因的表达水平。生物信息工具箱™让您从使用不同的正常化和过滤方法预处理微阵列表达数据。使用标准化的数据来确定差异表达的基因，并进行使用基因本体论表达的结果富集分析。你还可以检测遗传变异，例如拷贝数变异（CNV）和比较基因组杂交（CGH）数据单核苷酸多态性（SNP）的。可视化基因，并使用图论的算法的蛋白 - 蛋白相互作用网络。

重点主题

在对象管理基因表达数据

代表表达数据值的DataMatrix对象

数据导入和管理
从Affymetrix公司导入数据和注释^®基因芯片^®，Illumina公司^®安捷伦^®，基因表达综合（GEO），ImaGene^®，SPOT，的GenePix^®探地雷达，和GAL;管理每个MIAME标准的实验数据和元数据的样本
预处理
使用背景调整，正常化，和表达滤波准备原始微阵列数据以供分析;Affymetrix公司和Illumina的数据的广泛预处理。检索库文件探头注解
表达分析
识别，可视化和分类差异表达的基因和表达谱
遗传变异分析
发现，分析和可视化的遗传变体，例如拷贝数变异（CNV）和单核苷酸多态性（SNP）
基因本体论
实时基因本体论（GO）的信息;利用基因本体论网络芯片表达结果的富集分析
网络分析和可视化
应用基本图形理论算法，以蛋白 - 蛋白相互作用（PPI）和其他基因网络;使用交互式地图，层次结构图和途径查看网络关系