1.ハイブリダイゼーション
2.Affymetrix社のGeneChip技術
3.スポット型アレイ
4.Serial Analysis of Gene Expression(SAGE)法
5.用例:Affymetrix型チップとスポット型アレイの比較
2章 データ解析のあらまし
3章 データ解析の基本
1.遺伝子発現レベルの数値化
2.スケール化
3.はずれ値の検出
4.倍率変化
5.有意性
1.主成分分析(PCA)
2.用例1:小さなデータ行列に関するPCA
3.用例2:実在のデータについてのPCA
1.階層型クラスター化法
2.K-meansクラスター化法
3.自己組織化マップ(SOM)
4.距離係数
5.標準化
6.クラスターの視覚化
1.遺伝子機能予測
2.プロモーター領域における調節要素の探索
3.データの統合
1.時系列でのアプローチ
2.定常状態でのアプローチ
3.ネットワークモデルの限界
4.用例1:定常状態モデル
5.用例2:実際のデータに基づく定常状態モデルその1
6.用例3:実際のデータに基づく定常状態モデルその2
7.用例4:線形時系列モデル
1.分類法の概要
2.用例1:癌のサブタイプを分類するその1
3.用例2:癌のサブタイプを分類するその2
1.遺伝子探索
2.遺伝子内での領域の選択
3.PCRプライマーの選択
4.ユニークなオリゴマープローブの選択
5.実験デザイン
10章 発現解析の限界
11章 遺伝子型解析チップ
1.用例:GeneChip予測に対するニューラルネットワーク
1.標準化の試み
2.標準ファイル形式
3.クラスター化ソフトウェア
4.統計解析用ソフトウェア
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