Clustering von Rohdaten (cDNA)

Erstellung aussagefähiger Expressionsprofile

 

Durch das Gruppieren ähnlicher Sequenzen zu Cluster ist es möglich, exprimierte Gene besser darzustellen, als dies aufgrund eines durchgeführten Assemblies gewährleistet wäre. Schon die Existenz häufig auftretender Primärstrukturen homologer Proteine kann unter Umständen zu Miss-Assemblies führen. Die Anwendung eines Clusterings minimiert diese Gefahr. Es lassen sich folglich aussagekräftigere Expressionsprofile erstellen und nähere funktionelle Informationen zu den Proteinen gewinnen. Sie erhalten neben den geclusterten Rohdaten aufwändige Clustering-Tabellen, Cluster/Tag-Verteilungstabellen sowie übersichtliche Grafiken.

Methode Datenformat
Clustering von Rohdaten (cDNA) fasta, qual
Clustering Tabelle xls, ace
Cluster / Tag Verteilungstabelle (UTR, Regulomes) xls, txt
Cluster / Tag Verteilungsgrafik (UTR, Regulomes) png

Vergleich von Transkriptionsebenen unterschiedlicher ESTs

 

 

 

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Nützliche Links

 

DNASTAR (Sequenzanalyse, Genexpressionsanalyse, Datenvisualisierung)

Roche GS De Novo Assembler (454 Life Science / Roche)
MIRA (Mimicking Intelligent Read Assembly, Bastien Chevreux)
Velvet (EMBL-EBI, Cambridge, UK)
Edena (Exact De Novo Assembler)
ELAND (Efficient Large-Scale Alignment of Nucleotide Databases)
Mosaik (Reference guided aligner/assembler)
MAQ (Mapping and Assembly with Qualities)
SOAP (Short Oligonucleotide Alignment Program)

 

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