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基因芯片相关软件与数据库介绍

 zdloy 2013-01-19
 云之南
专业背景:计算机科学

研究方向: JavaEE-Web软件开发,
生物信息学,计算生物学,数据挖掘,机器学习,智能信息系统与自然语言处理
目前工作: 基因组,转录组,NGS高通量数据分析,生物数据挖掘,比较与进化基因组学
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基因芯片相关软件与数据库介绍

2010-06-09 15:19:18| 分类: 生物信息学 | 标签: |字号 订阅

1、基因芯片综合分析软件

ArrayVision 7.0

一种功能强大的商业版基因芯片分析软件,不仅可以进行图像分析,还可以进行数据处理,方便protocol的管理功能强大,商业版正式版:6900美元。

Arraypro 4.0

Media Cybernetics公司的产品,该公司的gelpro, imagepro一直以精确成为同类产品中的佼佼者,相信arraypro也不会差。

phoretix? Array Nonlinear Dynamics公司的基因片综合分析软件。

J-express

挪威Bergen大学编写,是一个用JAVA语言写的应用程序,界面清晰漂亮,用来分析微矩阵(microarray)实验获得的基因表达数据,需要下载安装JAVA运行环境JRE1.2后(5.1M)后,才能运行。

2、 基因芯片阅读图像分析软件

ScanAlyze 2.44

斯坦福的基因芯片基因芯片阅读软件,进行微矩阵荧光图像分析,包括半自动定义格栅与像素点分析。输出为分隔的文本格式,可很容易地转化为任何数据库。

3、 基因芯片数据分析软件

Cluster

斯坦福的对大量微矩阵数据组进行各种簇(Cluster)分析与其它各种处理的软件。

SAM

Significance Analysis of Microarrays 的缩写,微矩阵显著性分析软件,EXCEL软件的插件,由Stanford大学编制。

4.基因芯片聚类图形显示

TreeView 1.5

斯坦福开发的用来显示Cluster软件分析的图形化结果。现已和Cluster成为了基因芯片处理的标准软件。

FreeView

是基于JAVA语言的系统树生成软件,接收Cluster生成的数据,比Treeview增强了某些功能。

5.基因芯片引物设计

Array Designer 2.00

DNA微矩阵(microarray)软件,批量设计DNA和寡核苷酸引物工具


基因芯片相关生物信息学进展


  基因芯片又称寡核苷酸芯片或DNA芯片,通过把大量的DNA片断以可寻址的方式,高密度地固定到一块指甲大小的玻璃片或硅片上,利用核酸碱基之间的配对,用来进行样品DNA高通量、并行的分析信息的工具。随着国际大规模的基因测序计划的爆炸性发展,人们已经把目光从单纯的测序转向进行基因功能研究的后基因组时代。面对浩如烟海的序列信息,DNA芯片以其并行、高通量的特点当之无愧的成为后基因组时代的首要研究工具。由于基因芯片的高集成性,每一次芯片实验都要产生巨大的信息量。以平均每片5000个点,每个实验设4个水平,每个水平重复3次计算,则一次完整的实验将产生6万个数据。如此大量的数据如何进行存储、分析,是提交给研究人员的一个巨大挑战。为了定位和跟踪物理资源(例如,克隆子,阵列或探针),计算机系统在实验前后都必须存储大量的数据。建立芯片数据库是使数据在一定范围内最有效的共享和分配最好的途径。虽然,当今大量的序列、结构数据库为生物芯片数据库的建立提供了一个较好模式,但生物芯片的数据仍有其特有的性质,给建立一个通用的、有效的、可以和别的数据库交换数据的数据库带来很大的麻烦,必须发展新的数据库模式。例如,芯片杂交结果的扫描图片,芯片数据的描述,不同平台之间的结果比较等等。

  目前世界上主要的芯片数据库有:美国基因组研究中心(NCGR)的GeneX,欧洲生物信息研究所(EBI)的ArrayExpress,美国生物技术信息国家中心(NCBI)的GEO(gene expression omnibus),MIT的ChipDB,Harvard的ExpressDB,宾州大学的EPODB,加州大学San Francisco分校的AMAD,

CMAP:http://www./cmap

SMD; http://genome-www./microarray

http://www.med./microarray/

https://genome./

等。

  现在用来分析生物芯片数据的算法还不多,已经发展得比较成熟的算法是聚类分析(cluster),包括自组织图(SOM),k-means cluster,多维排列(multi-dimensional scaling,MDS)等等。另外还有主成分分析(PCA),Support Vector Machines(SVM),隐式马尔可夫模型(HMM)等。

  生物芯片的分析软件主要有Stanford大学开放源代码、免费的一系列软件:用来分析芯片图象的ScanAyze,和数据处理和可视化的Cluster,TreeView。另外MIT的Whitehead实验室的GeneCluster是一个基于自组织图算法的一个分析软件。商用软件有Spotfire公司的GeneSpring和Partek公司的Partek Pro2000。这些商用软件可选择的算法比较多,而且可视化工作做得很好,用户界面友好。但无论是学术的还是商业的,至今还没有一个集成芯片制造,图象处理,数据归一化处理,数据分析为一体的软件套。

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