Genecbr Gene Clustering se hizo fácil.
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Genecbr Clasificación y resumen

Genecbr Etiquetas

extraer extracción de conocimiento Grupo selección la expresion genica gene Funcionalidad de agrupamiento clustering Ordenar gen Analizar el conjunto de genes Encuentra el conjunto de genes extraer subconjunto de genes buscador de subconjunto de genes Agarrar el subconjunto del gen Ver datos de genes Mostrar datos genéticos Correlación de genes correlacionar el gen analizar el gen Organización GENE visualización de genes comparar gen comparación de genes patrón de gen gen candidato agrupamiento de imágenes simular mutación genética adyacencia al gen Anotación de genes red de proteínas de reacción genética Base de datos de ontología de genes Ontología de genes generador de redes genéticas Gestión de la información del génica Información génica asociación de productos genéticos traductor de identificadores genéticos Predicción de la función del gen la identificación de genes coincidencia genética Magno de genes comparar el orden de los genes Contenido del gen derivado Analizar el gen de codificación de proteínas. Selección de genes Genio agrupado Analizar 16S Secuencia de gen de RRNA Gene Ancestral Cluster calculadora de grupos de genes gen ancestral Gene Cluster Analizar los marcadores genéticos transferencia de genes Simular el crecimiento de la red genética duplicación de genes estimar diversidades genéticas Pruebas de diversas diversidades genéticas Diversidad genética Secuencia de genes interacción gen-gen Nombre de la secuencia del gen Confiabilidad de los grupos de genes Analizar el gen modificador gen de la enfermedad del mapa Magno de genes de la enfermedad visualizar gen explorar gen Ver gen

Genecbr Descripción

GenecBR es una aplicación bioinformática basada en Java, fácil de usar, diseñada para permitir el uso de técnicas combinadas que se pueden aplicar a la selección de genes, la agrupación, la extracción del conocimiento y la predicción. En el modo de diagnóstico, GenecBR emplea un modelo de razonamiento basado en casos que incorpora un conjunto de prototipos difusos para la recuperación de genes relevantes, una red de estructura celular en crecimiento para la agrupación de pacientes similares y un algoritmo de votación ponderado proporcional para proporcionar un diagnóstico preciso. Específicamente GenecBR es un modelo que puede realizar la clasificación del cáncer según los datos de la microarray. Para almacenar la información que pertenece a cada muestra, el sistema utiliza una codificación difusa para representar los niveles de expresión génica de cada muestra. Esta operación permite la generalización en toda la base de la caja para abordar las variaciones intraomuniciales e interrevestrales en los datos. Sobre la base de la discretización borrosa de los datos de expresión génica reales en un pequeño número de funciones de membresía difusa, el sistema es capaz de construir un conjunto de prototipos que puedan representar las características principales de las clases previamente determinadas.

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