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GermOnline 4.0 es un portal genómico para el desarrollo de la línea germinal, la meiosis y el ciclo celular mitótico.

GermOnline 4.0 es un portal de bases de datos entre especies que se centra en datos de expresión de alto rendimiento relevantes para el desarrollo de la línea germinal, el ciclo celular meiótico y la mitosis en células sanas en comparación con las malignas. Se trata, por tanto, de una fuente de información para los científicos de la vida y los médicos interesados en la expresión génica y las redes de regulación. El portal GermOnline proporciona acceso ilimitado a la información generada por microarrays de oligonucleótidos de alta densidad (3′-UTR GeneChips), a la prueba de unión proteína-ADN en todo el genoma y al estudio de las interacciones proteína-proteína en el contexto de la explicación del genoma Ensembl.

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PCR Mix
Biochain
PCR-EZ D-PCR MASTER MIX
Bio Basic
MULTIPLEX KIT PCR Babesia & Theileria PCR kit
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La muestra utilizada para producir datos de expresión de alto rendimiento y para realizar la prueba de unión al ADN in vivo en todo el genoma descrita por el Sistema de Gestión y Anotación de Información Multiómica (Mimas 3.0) que cumple con MIAME. Además, se desarrolló e integró en la pasarela Saccharomyces Genomics Viewer (SGV). SGV es una herramienta de visualización que da salida a los datos de expresión específicos y del genoma de la cadena de ADN producidos por microarrays de oligonucleótidos de alta densidad (Sc_tlg GeneChips) que cubren el genoma completo de las levaduras en ambas cadenas de ADN. Esto facilita la interpretación de los niveles de expresión y las estructuras de los transcritos se determinan para diferentes tipos de células fueron cultivadas en el crecimiento y la diferenciación en diferentes condiciones.

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La mayoría de las revistas científicas que publican experimentos de microarrays exigen cumplir las normas de Información Mínima sobre Experimentos de Microarrays (MIAME). Garantizar que otros investigadores tengan la información necesaria para interpretar los resultados o reproducirlos. MIAME la información necesaria incluyendo los datos crudos experimentales, los datos procesados y los procedimientos de procesamiento de datos.

Sin embargo, el método de normalización a menudo se comunica de forma inexacta o no se comunica en absoluto. Tal vez ni siquiera se conozca el factor de escala, excepto para los usuarios experimentados de la normalización de software. Proponemos que, mediante un algoritmo de agrupación de semillas, los investigadores puedan identificar o verificar la información de normalización que hasta ahora se desconocía o estaba en duda. Para ello, producimos estadísticas descriptivas (media, varianza, cuantiles y momentos) para los datos de expresión normalizados de los experimentos de chips de genes disponibles en la base de datos de chips ArrayExpress y clusters basados en estas estadísticas.

Protein A protein
Fitzgerald
Protein L Protein
Abbexa
Protein L Protein
Abbexa

Para verificar la agrupación de chips con el método de normalización, normalizamos los datos brutos a los chips seleccionados de un experimento en ArrayExpress utilizando varios métodos. A continuación, producimos las mismas estadísticas descriptivas para los datos se normaliza y el chip de clúster utilizando estas estadísticas. Utilizamos este conjunto de datos conocido como datos de siembra para identificar el método de normalización utilizado en situaciones de desconocimiento o dudoso.

 GermOnline 4.0 is a genomics gateway for germline development, meiosis and the mitotic cell cycle.

T4 DNA Ligase (T4 DNA) Enzyme
abx073011-25g Abbexa
T4 DNA Ligase (T4 DNA) Enzyme
abx073011-5g Abbexa
DiscoveryProbe? DNA Damage/DNA Repair Library
L1033-5 ApexBio
T7 DNA
310-005 GeneOn
T7 DNA
310-025 GeneOn

Base de datos e interfaces MAGIC: un paquete integrado para el descubrimiento y la expresión de genes.

El rápido aumento del ritmo de producción de datos biológicos exige un crecimiento correspondiente de las bases de datos relacionales y de las herramientas relacionadas que puedan ayudar a los laboratorios a competir con esos datos.

Teniendo en cuenta estas necesidades, describimos aquí la base de datos MAGIC (Genomic Approach Modular, Integrated and Comprehensive). La base de datos Oracle 9i o obtuvo a partir de un enfoque inicial en nuestro laboratorio sobre el descubrimiento de genes a través de la producción y el análisis de la etiqueta de secuencia expresada (EST), y luego la expresión de los genes que se consideran buenos mediante la agrupación de EST y microarrays.

Beta2-Microglobulin ELISA kit ELISA Kit
LF-EK60047
Human IL-17E ELISA Kit ELISA kit
E22-HC180.48
Human IL-17E ELISA Kit ELISA kit
E22-HC180.96

La parte de la base de datos de descubrimiento de genes MAGIC se centra en la información obtenida de la secuencia de ADN y su relevancia biológica. Además de MAGIC SEQ-LIMS, que está diseñado para apoyar las actividades en el laboratorio, contiene algunos subesquemas adicionales.

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Abfrontier
Human IL-17E ELISA Kit ELISA kit
EnoGene
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Trevor

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