| WebGimm. Strumento per eseguire il gene e l'analisi del clustering del campione |
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WebGimm. Classifica e riepilogo
- Nome editore:
- WebGimm Team
- Sito web dell'editore:
- http://eh3.uc.edu/gimm/webgimm
- Sistemi operativi:
- Mac OS X
- Dimensione del file:
- 1 KB
WebGimm. Tag
WebGimm. Descrizione
Strumento per eseguire analisi del gene e del clustering del campione WebGimm è uno strumento gratuito e facile da usare per l'esecuzione di gene e analisi del clustering del campione di dati di microarray e analisi dell'arricchimento sui risultati del clustering. WebGimm funziona sul paradigma del server client e scarica l'onere del calcolo dalla macchina dell'utente ai nostri server. WebGimm si basa sulla piattaforma Java e quindi è disponibile per Windows, MacOS X e vari sapori di sistemi Linux e Unix. Inoltre, essendo basato su Java Web Start, WebGimm può essere lanciato molto facilmente da un collegamento JNLP e dal desktop dell'utente e aggiornato con nuove funzionalità senza problemi. Gli utenti utilizzano il client per caricare i propri dati per l'analisi, su cui il client visualizza una piccola anteprima dei dati per la comodità dell'utente. WebGimm fornisce anche opzioni per la pre-elaborazione l'ingresso se lo si desidera. Gli utenti possono specificare gli algoritmi del clustering da utilizzare e i parametri appropriati per lo stesso. Una volta selezionate tutte le opzioni per l'analisi, il client invia una richiesta di calcolo e i dati ai server ospitati dal laboratorio per la genomica statistica. Gli utenti sono forniti con aggiornamenti sullo stato di avanzamento del calcolo. Al completamento del clustering, gli utenti possono procedere per eseguire l'analisi dell'arricchimento sui risultati dell'analisi del clustering. WebGimm include un obiettivo funzionale integrato, che può essere utilizzato per la visualizzazione dei risultati dell'analisi del clustering e delle annotazioni funzionali associate. Gli utenti possono anche scaricare i risultati della loro analisi dal server. Disponibilità di opzioni per la pre-elaborazione dei dati, una gamma di algoritmi di clustering, analisi dell'arricchimento e una visualizzazione molto integrata dei risultati dell'analisi rende il webgimm uno strumento unico del suo genere. Requisiti: · Java 1.5 o successivi
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