微阵列分析

微阵列数据的基因表达和遗传变异分析

微阵列包含寡核苷酸或cDNA探针，在基因组规模上测量基因的表达水平。Bioinformatics Toolbox™允许您使用各种标准化和过滤方法对来自微阵列的表达数据进行预处理。利用归一化数据识别差异表达基因，并利用基因本体对表达结果进行富集分析。还可以从比较基因组杂交(CGH)数据中检测基因变异，如拷贝数变异(CNVs)和单核苷酸多态性(SNPs)。利用图论算法可视化基因和蛋白质相互作用网络。

突出主题

管理对象中的基因表达数据

在数据矩阵对象中表示表达式数据值

数据导入与管理
从Affymetrix导入数据和注释^®GeneChip^®, Illumina公司^®,安捷伦^®基因表达综合(GEO)， ImaGene^®现货,GenePix^®探地雷达和加;根据MIAME标准管理实验数据和样本元数据
预处理
使用背景调整、归一化和表达过滤准备用于分析的原始微阵列数据;Affymetrix和Illumina数据的广泛预处理。从库文件中检索探测注释
表达分析
识别、可视化和分类差异表达基因和表达谱
基因变异分析
发现、分析和可视化遗传变异，如拷贝数变异(CNVs)和单核苷酸多态性(SNPs)
基因本体论
实时基因本体(GO)信息;利用基因本体网络富集分析微阵列表达结果
网络分析与可视化
将基本图论算法应用于蛋白质相互作用(PPI)和其他基因网络;使用交互式地图、层次图和路径查看网络关系