Parmigiani / Garett / Irizarry | The Analysis of Gene Expression Data | Buch | 978-0-387-95577-3 | sack.de

Buch, Englisch, 456 Seiten, Format (B × H): 160 mm x 241 mm, Gewicht: 1035 g

Reihe: Statistics for Biology and Health

Parmigiani / Garett / Irizarry

The Analysis of Gene Expression Data

Methods and Software
2003
ISBN: 978-0-387-95577-3
Verlag: Springer

Methods and Software

Buch, Englisch, 456 Seiten, Format (B × H): 160 mm x 241 mm, Gewicht: 1035 g

Reihe: Statistics for Biology and Health

ISBN: 978-0-387-95577-3
Verlag: Springer


This book presents practical approaches for the analysis of data from gene expression micro-arrays. It describes the conceptual and methodological underpinning for a statistical tool and its implementation in software. The book includes coverage of various packages that are part of the Bioconductor project and several related R tools. The materials presented cover a range of software tools designed for varied audiences.

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Zielgruppe


Research

Weitere Infos & Material


The Analysis of Gene Expression Data: An Overview of Methods and Software.- Visualization and Annotation of Genomic Experiments.- Bioconductor R Packages for Exploratory Analysis and Normalization of cDNA Microarray Data.- An R Package for Analyses of Affymetrix Oligonucleotide Arrays.- DNA-Chip Analyzer (dChip).- Expression Profiler.- An S-PLUS Library for the Analysis and Visualization of Differential Expression.- Dragon and Dragon View: Methods for the Annotation, Analysis, and Visualization of Large-Scale Gene Expression Data.- Snomad: Biologist-Friendly Web Tools for the Standardization and NOrmalization of Microarray Data.- Microarray Analysis Using the MicroArray Explorer.- Parametric Empirical Bayes Methods for Microarrays.- SAM Thresholding and False Discovery Rates for Detecting Differential Gene Expression in DNA Microarrays.- Adaptive Gene Picking with Microarray Data: Detecting Important Low Abundance Signals.- MAANOVA: A Software Package for the Analysis of Spotted cDNA Microarray Experiments.- GeneClust.- POE: Statistical Methods for Qualitative Analysis of Gene Expression.- Bayesian Decomposition.- Bayesian Clustering of Gene Expression Dynamics.- Relevance Networks: A First Step Toward Finding Genetic Regulatory Networks Within Microarray Data.



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