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    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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