Поиск по каталогу |
(строгое соответствие)
|
- Профессиональная
- Научно-популярная
- Художественная
- Публицистика
- Детская
- Искусство
- Хобби, семья, дом
- Спорт
- Путеводители
- Блокноты, тетради, открытки
Microarray data analysis of M.tuberculosis whole genome using Genesis. Cluster Analysis and Co-expression study of Mycobacterium tuberculosis for Genome Wide Microarray Expression Data
В наличии
Местонахождение: Алматы | Состояние экземпляра: новый |
Бумажная
версия
версия
Автор: Utkarsh Raj,Naina Mahajan and Santosh Pal
ISBN: 9783659185168
Год издания: 2012
Формат книги: 60×90/16 (145×215 мм)
Количество страниц: 56
Издательство: LAP LAMBERT Academic Publishing
Цена: 29648 тг
Положить в корзину
Ожидает определения тематики
Код товара: 482604
Способы доставки в город Алматы * комплектация (срок до отгрузки) не более 2 рабочих дней |
Самовывоз из города Алматы (пункты самовывоза партнёра CDEK) |
Курьерская доставка CDEK из города Москва |
Доставка Почтой России из города Москва |
Аннотация: DNA microarrays are a powerful tool to investigate differential gene expression for thousands of genes simultaneously. Although DNA microarrays have been widely used to understand the critical events underlying growth, development, homeostasis, behavior and the onset of disease, the management of the resulting data has received little attention. Presently, the fluorescent dyes Cy3 and Cy5 are most often used to prepare labeled cDNA for microarray hybridizations. Raw microarray data are image files that have to be transformed into gene expression formats – a process that requires data manipulation due to systematic variations which may be attributed to differences in the physical and chemical dye characteristics. There are different approaches to analyse the large-scale gene expression data in which the essence is to identify gene clusters. This approach has allowed us to determine expression profiles of novel developmentally regulated genes. Finally we get some genes which highly coexpressed and may be involved in pathogenesis.
Ключевые слова: Cluster Analysis, Microarray analysis, HCL & K-means clustering, SMD