Grazzy en clusterUn outil de clustering pour les données de micro-carie | |
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Grazzy en cluster Classement & Résumé
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Grazzy en cluster Mots clés
- COM Algorithme génétique Groupe génétique dossier Fonctionnalité de regroupement clustering Microparray d'expression génique analyser les données des puces à ADN Analyseur de données Microarray Analyse des gènes de puce sonde à micropuce microréseau Extracteur Info MicroArray Analyse de la puce microarray mise en page convertisseur Expérience de puce Données micro-carray grappe de puce Ensembles de données de micro-carie à deux colora Analyse des données MicroArray Classer les données MicroArray regroupement de gènes PHYLOCHIP MICRARRAY Microparray d'ADN Application de chat Facebook Fichier explorer Vitesse de saisie des données fonctionne Microsoft Word professionnel de la récupération facile COTE X2 COPY logiciel urdu anglais feutre flou Scripts utilisateur ovguide.com savane profonde Appelant Aaron Bingo
Grazzy en cluster La description
L'application de clustering Fuzzy a été développée pour être un programme qui utilise une combinaison de la méthode d'algorithme génétique et de C-moyen pour le regroupement de données de données de micropuissures et de la matrice de distance. Format de fichier d'entrée :: - Ce programme utilise un fichier texte brut en entrée. - Tous les éléments de données doivent être séparés par des tabulateurs. - Aucune valeur manquante n'est autorisée. Microarray: - La première ligne contient des noms de toutes les colonnes. - Chaque ligne (commençant par seconde) doit avoir le nom de gène (1 colonne ou plus) et les valeurs d'expression pour chaque condition. Matrice de distance: - La première ligne contient une légende (mot unique ou une chaîne dans la 1ère position) et noms d'éléments - Chaque ligne (commençant par la seconde) doit contenir le nom de l'élément (le même, comme dans la colonne correspondante) et les valeurs des distances entre cet élément et les autres. - Matrix est symétrique. - Toutes les valeurs sont normalisées (pas supérieures à 1,0). - Remarque: la matrice de similarité est également autorisée. Format de fichier de sortie: - Paramètres de l'algorithme - distribution de gènes en grappes (si l'adhésion est> 1 / numéroflusters) - Matrice d'adhésion pour tous les gènes - Coordonnées des centres de clusters (dans les unités d'expression génique)
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