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RNA-seq 統計解析 PCA で検索した結果 1~10件目 / 約5,470件 - 0.4秒

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  1. 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. ...
  2. 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
  3. 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
  4. 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/
  5. 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
  6. トランスクリプトーム データの解析戦略とそ の周辺 - アグリバイオ ...
    x. 32, x. 31, x. 3,n x. 4,i x. 42, x. 41, x. 4,n x. ・発現変動遺伝子の同定. ・クラスタリング . ・Gene Ontology解析. ・パスウェイ解析 ... 統計的なデータ解析が難しい ... polyA RNAのトランスクリプトームデータ(RNA-seq) ..... 主成分分析PCA).
    www.iu.a.u-tokyo.ac.jp/~kadota/20091021_kadota.pdf
  7. RNA-Seq とマイクロアレイでの変動遺伝子の比較方法について(1 ...
    僕はバイオインフォマティクスの会社に勤めているんですけど、統計関係の仕事をしてい ます*1。 ... RNA-Seq v.s. マイクロアレイ 今回相談されたことというのは、RNA-Seq解析結果とマイクロアレイの解析結果で、同じような結果が出た ...
    hoxo-m.hatenablog.com/entry/20110221/p1
  8. 主成分分析:バイオキーワード集|実験医学online:羊土社
    主成分分析は,数万次元におよぶ遺伝子発現空間内のサンプルの分布を可視化する1 つの方法である.二次元平面で可視化を行う場合,サンプルの分散が最大となる方向を 第一主成分.それに直交する二番目に分散が大きい方向を第二主成分として決定し, ...
    www.yodosha.co.jp/jikkenigaku/keyword/3258.html
  9. AJACS51/bono - MotDB - ライフサイエンス統合データベースセンター
    RおよびBioconductorを使ったバイオデータ解析 ... 主成分分析(PCA); 5. NGS解析( cuffdiffの結果可視化); 6.最後に: R .... PCA(Primary Component Analysis)。 ... 参考: Mishima.syk#4のbonohuの発表資料「NGS解析(RNAseq)」.
    motdb.dbcls.jp/?AJACS51%2Fbono
  10. 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...
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