Простийпошук |
Розширенийпошук |
Покажчики
|
Професійний пошук |
Рубрикатор НБУВ |
Розподілений пошук |
Бази даних
Наукова періодика України - результати пошуку
Книжкові видання та компакт-дискиЖурнали та продовжувані виданняАвтореферати дисертаційРеферативна база данихНаукова періодика УкраїниТематичний навігаторАвторитетний файл імен осіб
 |
Для швидкої роботи та реалізації всіх функціональних можливостей пошукової системи використовуйте браузер "Mozilla Firefox" |
|
|
Повнотекстовий пошук
| Знайдено в інших БД: | Реферативна база даних (2) |
Список видань за алфавітом назв: Авторський покажчик Покажчик назв публікацій  |
Пошуковий запит: (<.>AT=Івахно Методи кластеризації в програмі$<.>) | |||
|
Загальна кількість знайдених документів : 2 Представлено документи з 1 до 2 |
|||
| 1. | 
Івахно С. С. Методи кластеризації в програмі microarraytool для аналізу даних ДНК-мікроарреїв [Електронний ресурс] / С. С. Івахно, О. І. Корнелюк, О. П. Мінцер // Медична інформатика та інженерія. - 2008. - № 3. - С. 33-40. - Режим доступу: http://nbuv.gov.ua/UJRN/Mii_2008_3_6 Мікроаррей-технології або ДНК-чипи дозволяють проводити кількісний аналіз експресії десятків тисяч генів. Описано нову програму Microarraytool для аналізу ДНК мікроаррей-даних, яка дозволяє проводити трансформацію та нормалізацію даних, виконувати кластерний аналіз та порівнювати різні експерименти за допомогою статистичного аналізу. Імплементовано такі методи кластерного аналізу: ієрархічний кластерний аналіз; метод кластеризації k-середніх; карти ознак, що самоорганізуються (SOM) та SOTA-кластеризація. Проведено тестування алгоритмів для кластерного аналізу для мікроаррей-даних Стенфордської бази даних з експресії первинних фібробластів людини для 8613 індивідуальних генів на різних часових проміжках після стимуляції. Аналіз даних показав коректне виконання алгоритмів, імплементованих в програмі Microarraytool.Зазначено, що мікроаррей-технології або ДНК-чіпи дозволяють проводити кількісний аналіз експресії десятків тисяч генів. Описано нову програму Microarraytool для аналізу ДНК мікроаррей-даних, яка дозволяє проводити трансформацію та нормалізацію даних, виконувати кластерний аналіз та порівнювати різні експерименти за допомогою статистичного аналізу. Імплементовано такі методи кластерного аналізу: ієрархічний кластерний аналіз, метод кластеризації k-середніх, карти ознак, що самоорганізуються (SOM) та SOTA-кластеризацію. Проведено тестування алгоритмів для кластерного аналізу для мікроаррей-даних Стенфордської бази даних з експресії первинних фібробластів людини для 8 613-ти індивідуальних генів на різних часових проміжках після стимуляції. Аналіз даних показав коректне виконання алгоритмів, імплементованих в програмі Microarraytool. | ||
| 2. |
Івахно С. С. Методи кластеризації в програмі microarraytool для аналізу даних днк-мікроарреїв [Електронний ресурс] / С. С. Івахно, О. І. Корнелюк, О. П. Мінцер // Медична інформатика та інженерія. - 2008. - № 2. - С. 41-47. - Режим доступу: http://nbuv.gov.ua/UJRN/Mii_2008_2_11 Мікроаррей-технології або ДНК-чипи дозволяють проводити кількісний аналіз експресії десятків тисяч генів. Описано нову програму Microarraytool для аналізу ДНК мікроаррей-даних, яка дозволяє проводити трансформацію та нормалізацію даних, виконувати кластерний аналіз та порівнювати різні експерименти за допомогою статистичного аналізу. Імплементовано такі методи кластерного аналізу: ієрархічний кластерний аналіз; метод кластеризації k-середніх; карти ознак, що самоорганізуються (SOM) та SOTA-кластеризація. Проведено тестування алгоритмів для кластерного аналізу для мікроаррей-даних Стенфордської бази даних з експресії первинних фібробластів людини для 8613 індивідуальних генів на різних часових проміжках після стимуляції. Аналіз даних показав коректне виконання алгоритмів, імплементованих в програмі Microarraytool.Зазначено, що мікроаррей-технології або ДНК-чіпи дозволяють проводити кількісний аналіз експресії десятків тисяч генів. Описано нову програму Microarraytool для аналізу ДНК мікроаррей-даних, яка дозволяє проводити трансформацію та нормалізацію даних, виконувати кластерний аналіз та порівнювати різні експерименти за допомогою статистичного аналізу. Імплементовано такі методи кластерного аналізу: ієрархічний кластерний аналіз, метод кластеризації k-середніх, карти ознак, що самоорганізуються (SOM) та SOTA-кластеризацію. Проведено тестування алгоритмів для кластерного аналізу для мікроаррей-даних Стенфордської бази даних з експресії первинних фібробластів людини для 8 613-ти індивідуальних генів на різних часових проміжках після стимуляції. Аналіз даних показав коректне виконання алгоритмів, імплементованих в програмі Microarraytool. | ||
Попередній перегляд: 
Реферативна БД
 |
| Відділ наукової організації електронних інформаційних ресурсів |
 Пам`ятка користувача |