Bigo: mejora del análisis de enriquecimiento en grupos de genes

• Autores: Aurelio López Fernández
• Localización: MoleQla: revista de Ciencias de la Universidad Pablo de Olavide, ISSN-e 2173-0903, Nº. 14, 2014, 3 págs.
• Idioma: español
• Enlaces
  • Texto Completo Ejemplar
• Resumen

  • El análisis de enriquecimiento de genes permite hacer una validación, basada en conocimiento biológico previo, de los resultados obtenidos por técnicas de agrupación de genes (Clustering y Biclustering) sobre bases de datos de expresión genética. En este artículo se presenta BIGO, una herramienta que mejora dicho análisis aportando nuevas informaciones que permiten acotar mejor el estudio y generar nuevas conclusiones

• Referencias bibliográficas
  • Norberto Diaz, ”Tesis Doctoral: Similitud funcional de genes basada en conocimiento biologico”. ´
  • S.C. Madeira and A.L. Oliveira, ”Biclustering algorithms for biological data analysis: a survey,” IEEE Transactions on computational Biology...
  • P. Baldi and G.W. Hatfield ”DNA Microarrays and Gene Expression. From Experiments to Data Analysis and Modelling,” Cambridge University Press,...
  • G. Kerr, H.J. Ruskin, M. Crane and P. Doolan ”Techniques for clustering gene expression data,” Computers in Biology and Medicine, 38, pp....
  • D. Jiang, C. Tang and A. Zhang ”’Cluster Analysis for Gene Expression Data: A Survey,”’ vol. 16, no. 11, pp 1370 - 1386, Nov 2004.
  • C. van Rijsbergen. Information Retrieval. Second Edition, Butterworths, 1979.
  • Priness, O. Maimon, and I. Ben-Gal. Evaluation of geneexpression clustering via mutual information distance measure. BMC Bioinformatics, 8:111+,...
  • Rempher K.J. and Urquico K. ”The P value: What it really means,” American Nurse Today, 2(5), pp 13 - 15. 2007.
  • Bauer S, Grossmann S, Vingron M and Robinson PN. ”Ontologizer 2.0–a multifunctional tool for GO term enrichment analysis and data exploration.”...