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RNA-seq 統計解析 PCA で検索した結果 1~10件目 / 約4,200件 - 0.31秒

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  1. 主成分分析 | RNA-Seq サンプル同士の類似度 - bioinformatics
    マイクロアレイあるいは RNA-Seq を用いた解析で、多数のサンプル(またはライブ ラリー)を対象としているとき、サンプル同士の類似度を調べたい場合がある。サンプル 間の類似度を調べる方法としてはクラスタリングや主成分分析PCA)などの方法が 挙げ ...
    bi.biopapyrus.jp/rnaseq/analysis/clutering/pca.html
  2. 発現量解析 | RNA-Seq を利用した発現変動遺伝子の検出
    2018年8月18日 ... このマッピングできたリード数は、統計的な補正(正規化)を必要はあるものの、基本的 に発現量とみなせる。 ... RNA-Seq 実験を行う目的は人によりけりだが、発現量行列を 得てから、まず階層クラスタリングあるいは PCA を行い、全体の傾向 ...
    bi.biopapyrus.jp/rnaseq/analysis/
  3. 遺伝子発現プロファイルのデータ解析
    そ のため通常の統計学の知識だけでは十分な解析ができないこと ... RNA量. の差 は そ のサ ンプル に. Kikuya. Kato,. 奈良先端科学技術大学院大学バイオサイエンス研究 科大正製薬ゲノム機能解析講座 ..... 主成分分析(principal component analysis)は,ク.
    lifesciencedb.jp/.../get_pne_cgpdf. ...
  4. 主成分分析 - 大阪府立大学
    生物統計学・第3回 全体を眺める(2) 主成分分析. 2013年10月21日. 生命環境科学域 応用生命科学類. 尾形 善之. まずは先週のリマインド. 全体を眺めるための指標. 代表 値. 算術平均、中央値、最頻値; 調和平均. いろいろなグラフ. 棒、折れ線; ヒートマップ.
    www.plant.osakafu-u.ac.jp/.../90B695A8939D8Cv8Aw03_13...
  5. 非モデル生物のRNA-Seq遺伝子機能解析 - フィルジェン
    RNA-Seqによる遺伝子発現解析データから、有用な情報を引き出すには、遺伝子機能 のアノ. テーション情報が ... for RNA-Seq:. 主成分分析(Principal Component Analysis) ... 行う統計解析やビジュアライゼーション用のツールを多数搭載.
    filgen.jp/.../CLC/GWB_B2G_RNA-Seq_20170424.pdf
  6. NGSデータ解析入門Webセミナー: RNA-Seq解析編 - フィルジェン
    2018年11月26日 ... 各サンプルごとの遺伝子発現量データを取得した後は、それらデータを用いて統計処理 によりサン. プル間比較を ... 主成分分析. • 発現変動解析. • クラスタリングとヒートマップ 作成. PCA for RNA-Seq. Differential Expression for RNA-Seq.
    filgen.jp/.../NGS_Web_Seminar_slide_20181126.pdf
  7. R/Bioconductorを使った遺伝子発現解析入門 統合TV(togotv)|生命 ...
    本講習は、遺伝子発現解析入門として、統計解析環境Rとハイスループットなゲノム データの解析とそれらを理解するためのツールBioconductorを利用し .... 自らの Affymetrix Genechip データ(CELファイル)がある人はそれを、ない人はGSE17264 Comparative transcriptome analysis of ... quote="") #主成分分析を実行data.pca <- prcomp(t(data)) #名前を得るnames(data.pca) #標準偏差をプロットplot(data.pca$ sdev, type="h", ...
    togotv.dbcls.jp/ajacs2015024.html
  8. 遺伝子発現量データ解析の基礎 - 富山大学
    に,DNA マイクロアレイにより計測された遺伝子発現量データに関する基礎的な解析法 や可視化 ... の見方については統計学の教科書等に書いてあ .... 主成分分析PCA) などの次元圧縮法がよく用い. られる ..... ケンサーの RNA-seq データにも適用可能と 考え.
    www.inm.u-toyama.ac.jp/jp/nennpo/17np/17_sosetsu.pdf
  9. PCA分析のお話 - デジメモ帳 - はてなダイアリー
    GeneSpringGX, マイクロアレイ, 統計. 下記はPCAについて教えていただいたメール より転載致します。 主成分分析Principal Component AnalysisPCA)について. PCA は、多次元空間の解析を少ない次元に落とし込むことで、.
    d.hatena.ne.jp/nowhere13/20110309/p1
  10. バイオインフォマティクスによる遺伝子発現解析 - SlideShare
    実験が比較的容易• 網羅的解析も可能:マイクロアレイ, RNA-seq • 今後は大規模に たんぱく質や代謝物質が取れるようになると .... (似て非なるもの) 特徴抽出• 代表的な ものとして,PCA(主成分分析)やICA(独立成分分析) • 特徴を選択するのではなく, ..... Gene Set Enrichment Analysis High Low High Low 理想現実統計的に有意有意に ならない, 結構変化あるのに・・・ High Low 高いところだけで判断したい.
    www.slideshare.net/sesejun/ss-24923282
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