Genecor. Gene Clustering ha reso facile.
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Genecor. Classifica e riepilogo

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estratto Estrazione della conoscenza Grappolo selezione espressione genica gene Funzionalità di clustering clustering. ordinare il gene. Analizza il set di gene Trova il set di geni sotto il sottoinsieme del gene Ricercatore del sottoinsieme del gene. Sottosieme di Gene Gen Visualizza dati genici Visualizza i dati geni Correlazione genica correlare il gene. Analizza il gene. Organizzazione genica visualizzazione gene Confronta il gene. comparatore genico Modello genico gene candidato Immagine clustering. simulare la mutazione genetica Adiacenza gene Annotazione genica rete gene-reazione-proteina database di Gene Ontology Gene ontologia. Generatore di rete Gene. Gestione dell'informazione genica Informazioni genetiche associazione di prodotti genici Identificatori genici Traduttore. Previsione della funzione genica identificazione del gene corrispondenza genetica Gene Mapper. confrontare l'ordine dei geni Contenuto genico derivato Analizzare il gene di codifica proteica Selezione genica Gene clustering. Analizzare 16s Sequenza genetica RRNA Grappolo genico ancestrale. calcolatore del cluster genetico Gene ancestrale Gene cluster. Analizza i marcatori geni trasferimento genico simulare la crescita della rete genica duplicazione genica stimare le diversità geniche Test di diversità geniche Diversità genetica Sequenza genica Interazione genica-genica Sequenza genica Nome. Affidabilità dei cluster geni Analizzare il gene del modificatore mappare il gene della malattia Mappa del gene della malattia Visualizza il gene. esplorare gene Visualizza Gene.

Genecor. Descrizione

GeneCbr è un'applicazione di bioinformatica basata su Java facile da usare progettata per consentire l'uso di tecniche combinate che possono essere applicate alla selezione del gene, clustering, estrazione della conoscenza e previsione della conoscenza. Nella modalità diagnostica, Genecbring impiega un modello di ragionamento basato sul caso che incorpora una serie di prototipi sfocati per il recupero dei geni pertinenti, una rete di struttura cellulare in crescita per il clustering di pazienti simili e un algoritmo di voto ponderato proporzionale per fornire una diagnosi accurata. In particolare GeneCbr è un modello in grado di eseguire la classificazione del cancro in base ai dati di microarray. Per memorizzare le informazioni appartenenti a ciascun campione, il sistema utilizza una codifica fuzzy per rappresentare i livelli di espressione genica di ciascun campione. Questa operazione consente la generalizzazione su tutta la base del caso per affrontare variazioni intra-sperimentali e interrere sperimentali nei dati. Sulla base della discretizzazione fuzzy dei dati di espressione del gene reale in un piccolo numero di funzioni di appartenenza fuzzy, il sistema è in grado di costruire un insieme di prototipi che sono in grado di rappresentare le caratteristiche principali delle classi precedentemente accertate.

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