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MIAME/Plant – añadir valor a los experimentos de microarrays de plantas.

interpretación biológica del derecho de llamar a los datos experimentales de microarrays para las explicaciones pertinentes. MIAME directrices que son ampliamente aceptados dar, organismo independiente genérico estándar para la información mínima sobre los experimentos de microarrays. En la estructura general, MIAME muy común y la especificación cubre la mayoría de los aspectos de la técnica, mientras que los organismos específicos pertinentes útiles para la comprensión del experimento subyacente es en su mayoría desaparecido. Si los biólogos de plantas quieren utilizar los resultados de los experimentos de microarrays publicados, necesitan información detallada sobre los aspectos biológicos, tales como las condiciones de cultivo, el tiempo de la cosecha, o la cosecha del órgano (s). Aquí, proponemos MIAME / Plants, estándar describe los detalles biológicos que se tomarán para describir los experimentos de microarrays con plantas.

MULTIPLEX KIT PCR MASTITIS PCR kit
Bioingentech
MULTIPLEX KIT PCR MASTITIS PCR kit
Bioingentech
PCR Mix
Biochain
PCR-EZ D-PCR MASTER MIX
Bio Basic
MULTIPLEX KIT PCR Babesia & Theileria PCR kit
Bioingentech

Esperamos que una explicación más detallada y una más sistemática de los experimentos de microarrays aumentará en gran medida el uso de los conjuntos de datos del transcriptoma para la comunidad científica. La fuerza y el valor de la explicación sistemática que convence a los datos de microarrays indicados por el almacén de datos como Genevestigator (R) o NASCArrays y una mejor explicación experimental harán que esta aplicación sea aún más potente.

Rat Cholesterol ELISA ELISA
E01A11128 BlueGene
Goat Cholesterol ELISA ELISA
E01A46041 BlueGene
Mouse Cholesterol ELISA ELISA
E01A19869 BlueGene
Human Cholesterol ELISA ELISA
E01A2368 BlueGene
Sheep Cholesterol ELISA ELISA
E01A98335 BlueGene

La tecnología reduce el costo de la genómica funcional de alto rendimiento es la creación de una inundación de alto volumen, los datos complejos, pone una tensión en los recursos y el desarrollo de herramientas de bioinformática.

El Grupo de Microarrays Bacterianos en San Jorge (BμG @ S) ha estado a la vanguardia del diseño de microarrays de bacterias y el análisis de más de una década y mientras que sirve como el centro de una red mundial de grupos de investigación de los microbios han desarrollado BμG @ Sbase, la expresión de genes microbianos y bases de datos de genómica comparativa. BμG @ Sbase es una base de datos navegable, comisariada por expertos y compatible con MIAME, que almacena una explicación exhaustiva del formato de los datos experimentales y de algunos datos crudos y analizados. La explicación consistente se activa a través de una serie de formularios web estructurados, que guían al usuario a través del proceso siguiendo un conjunto de mejores prácticas y vocabulario controlado.

Rat Cholesterol ELISA ELISA
E01A11128 BlueGene
Goat Cholesterol ELISA ELISA
E01A46041 BlueGene

La base de datos contiene actualmente 86 conjuntos de datos curados por expertos y disponibles para el público (con más de 124 aún publicados) y obtiene una explicación completa para el diseño de 59 microarrays bacterianos. Se puede acceder a los datos y consultarlos utilizando la interfaz tipo explorador; integra un diagrama de árbol intuitivo para un compuesto experimental se presentan detalles claros y concisos. Además, el diseño modular de la base de datos proporcionará una fuerte plataforma para integrar otros tipos de datos más allá de la microarrays para ser más futuro sistema de análisis basado en.

 MIAME/Plant - adding value to plant microarrray experiments.

10 mm Diameter Solid Titanium Tip
0-120-0009 Biologics
13 mm Diameter Tapped Titanium Tip
0-120-0010 Biologics
13 mm Diameter Solid Titanium Tip
0-120-0011 Biologics
19 mm Diameter Tapped Titanium Tip
0-120-0012 Biologics
19 mm Diameter Solid Titanium Tip
0-120-0013 Biologics

TEMA: Herramienta web para el análisis de datos de diseño de bucle de microarrays.

Varios estudios recientes han demostrado que el diseño en bucle es más eficiente que el diseño de control de referencia. El análisis de los datos de los experimentos de microarrays de diseño en bucle se realiza generalmente utilizando un modelo lineal y pruebas estadísticas.

Esta técnica requiere conocimientos especializados en programación estadística. Sin embargo, existe una herramienta de diseño de bucle limitado basada en la web. Hemos desarrollado THEME (Tsing Hua Ingeniería de los experimentos de microarrays) que explota todas las herramientas de análisis de datos necesarios para el bucle de diseño de estudios de microarrays. TEMA permite a los usuarios construir modelos lineales y aplicar alguna prueba estadística definida por el usuario para detectar la hipótesis de DEG (que se expresa de forma diferente los genes).

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Los usuarios pueden modificar las entradas de la matriz de diseño para el diseño experimental y la matriz de contraste para la prueba de hipótesis estadística. La salida de algunas hipótesis de pruebas estadísticas definidas por el usuario, el registro DEG, puede ser validado de forma cruzada. La plataforma web proporciona una evaluación de los datos y herramientas de visualización que ayudan significativamente a los usuarios cuando se evalúa el rendimiento del procedimiento experimental de microarrays. TEMA también es compatible con el sistema MIAME (Minimum Information About Microarray Experiment), que permite a los usuarios exportar archivos con formato para el archivo GEO (Gene Expression Omnibus).

Fuentes :

  1. NCBI
  2. Gentaur
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Trevor

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