• 文献检索
  • 文档翻译
  • 深度研究
  • 学术资讯
  • Suppr Zotero 插件Zotero 插件
  • 邀请有礼
  • 套餐&价格
  • 历史记录
应用&插件
Suppr Zotero 插件Zotero 插件浏览器插件Mac 客户端Windows 客户端微信小程序
定价
高级版会员购买积分包购买API积分包
服务
文献检索文档翻译深度研究API 文档MCP 服务
关于我们
关于 Suppr公司介绍联系我们用户协议隐私条款
关注我们

Suppr 超能文献

核心技术专利:CN118964589B侵权必究
粤ICP备2023148730 号-1Suppr @ 2026

文献检索

告别复杂PubMed语法,用中文像聊天一样搜索,搜遍4000万医学文献。AI智能推荐,让科研检索更轻松。

立即免费搜索

文件翻译

保留排版,准确专业,支持PDF/Word/PPT等文件格式,支持 12+语言互译。

免费翻译文档

深度研究

AI帮你快速写综述,25分钟生成高质量综述,智能提取关键信息,辅助科研写作。

立即免费体验

J-Express:使用Java探索基因表达数据。

J-Express: exploring gene expression data using Java.

作者信息

Dysvik B, Jonassen I

机构信息

Department of Informatics, University of Bergen, HIB, N5020 Bergen, Norway.

出版信息

Bioinformatics. 2001 Apr;17(4):369-70. doi: 10.1093/bioinformatics/17.4.369.

DOI:10.1093/bioinformatics/17.4.369
PMID:11301307
Abstract

J-Express is a Java application that allows the user to analyze gene expression (microarray) data in a flexible way giving access to multidimensional scaling, clustering, and visualization methods in an integrated manner. Specifically, J-Express includes implementations of hierarchical clustering, k-means, principal component analysis, and self-organizing maps. At present, it does not include methods for comparing two or more experiments for differentially expressed genes. The application is completely portable and requires only that a Java runtime environment 1.2 is installed on the system. Its efficiency allows interactive clustering of thousands of expression profiles on standard personal computers.

摘要

J-Express是一个Java应用程序,它允许用户以灵活的方式分析基因表达(微阵列)数据,以集成的方式提供对多维缩放、聚类和可视化方法的访问。具体来说,J-Express包括层次聚类、k均值、主成分分析和自组织映射的实现。目前,它不包括用于比较两个或多个实验中差异表达基因的方法。该应用程序完全可移植,只要求系统上安装了Java运行时环境1.2。它的效率允许在标准个人计算机上对数千个表达谱进行交互式聚类。

相似文献

1
J-Express: exploring gene expression data using Java.J-Express:使用Java探索基因表达数据。
Bioinformatics. 2001 Apr;17(4):369-70. doi: 10.1093/bioinformatics/17.4.369.
2
Genesis: cluster analysis of microarray data.《起源:微阵列数据的聚类分析》
Bioinformatics. 2002 Jan;18(1):207-8. doi: 10.1093/bioinformatics/18.1.207.
3
GeneCluster 2.0: an advanced toolset for bioarray analysis.基因聚类分析工具2.0:一种用于生物芯片分析的先进工具集。
Bioinformatics. 2004 Jul 22;20(11):1797-8. doi: 10.1093/bioinformatics/bth138. Epub 2004 Feb 26.
4
Analyzing and visualizing expression data with Spotfire.使用Spotfire分析和可视化表达数据。
Curr Protoc Bioinformatics. 2004 Oct;Chapter 7:Unit 7.9. doi: 10.1002/0471250953.bi0709s7.
5
Binary tree-structured vector quantization approach to clustering and visualizing microarray data.用于微阵列数据聚类和可视化的二叉树结构向量量化方法。
Bioinformatics. 2002;18 Suppl 1:S111-9. doi: 10.1093/bioinformatics/18.suppl_1.s111.
6
CGHAnalyzer: a stand-alone software package for cancer genome analysis using array-based DNA copy number data.CGH分析器:一个使用基于阵列的DNA拷贝数数据进行癌症基因组分析的独立软件包。
Bioinformatics. 2005 Aug 1;21(15):3308-11. doi: 10.1093/bioinformatics/bti500. Epub 2005 May 19.
7
MatArray: a Matlab toolbox for microarray data.MatArray:一个用于微阵列数据的Matlab工具箱。
Bioinformatics. 2003 Mar 22;19(5):659-60. doi: 10.1093/bioinformatics/btg046.
8
Analysis and visualization of gene expression data using self-organizing maps.使用自组织映射对基因表达数据进行分析和可视化。
Neural Netw. 2002 Oct-Nov;15(8-9):953-66. doi: 10.1016/s0893-6080(02)00070-9.
9
TimeClust: a clustering tool for gene expression time series.TimeClust:一种用于基因表达时间序列的聚类工具。
Bioinformatics. 2008 Feb 1;24(3):430-2. doi: 10.1093/bioinformatics/btm605. Epub 2007 Dec 6.
10
Detecting clusters of different geometrical shapes in microarray gene expression data.在微阵列基因表达数据中检测不同几何形状的聚类。
Bioinformatics. 2005 May 1;21(9):1927-34. doi: 10.1093/bioinformatics/bti251. Epub 2005 Jan 12.

引用本文的文献

1
Applications of gene pair methods in clinical research: advancing precision medicine.基因对方法在临床研究中的应用:推动精准医学发展。
Mol Biomed. 2025 Apr 9;6(1):22. doi: 10.1186/s43556-025-00263-w.
2
Expression patterns of mismatch repair proteins in cervical cancer uncover independent prognostic value of MSH-2.在宫颈癌中错配修复蛋白的表达模式揭示了 MSH-2 的独立预后价值。
Int J Gynecol Cancer. 2024 Jul 1;34(7):993-1000. doi: 10.1136/ijgc-2024-005377.
3
Radiomic profiles improve prognostication and reveal targets for therapy in cervical cancer.
放射组学特征可改善宫颈癌的预后,并揭示治疗靶点。
Sci Rep. 2024 May 17;14(1):11339. doi: 10.1038/s41598-024-61271-4.
4
Hypoxia induced responses are reflected in the stromal proteome of breast cancer.缺氧诱导反应反映在乳腺癌的基质蛋白质组中。
Nat Commun. 2023 Jun 22;14(1):3724. doi: 10.1038/s41467-023-39287-7.
5
Proteasome-Mediated Regulation of GATA2 Expression and Androgen Receptor Transcription in Benign Prostate Epithelial Cells.蛋白酶体介导的良性前列腺上皮细胞中GATA2表达和雄激素受体转录的调控
Biomedicines. 2022 Feb 17;10(2):473. doi: 10.3390/biomedicines10020473.
6
High-Grade Cervical Intraepithelial Neoplasia (CIN) Associates with Increased Proliferation and Attenuated Immune Signaling.高级别宫颈上皮内瘤变(CIN)与增殖增加和免疫信号减弱有关。
Int J Mol Sci. 2021 Dec 29;23(1):373. doi: 10.3390/ijms23010373.
7
A Gene Signature Identifying CIN3 Regression and Cervical Cancer Survival.一种识别CIN3消退和宫颈癌生存情况的基因特征。
Cancers (Basel). 2021 Nov 16;13(22):5737. doi: 10.3390/cancers13225737.
8
Profiling and Functional Analysis of microRNA Deregulation in Cancer-Associated Fibroblasts in Oral Squamous Cell Carcinoma Depicts an Anti-Invasive Role of microRNA-204 via Regulation of Their Motility.口腔鳞状细胞癌中癌相关成纤维细胞中 microRNA 失调的分析与功能研究表明,microRNA-204 通过调节其运动能力发挥抗侵袭作用。
Int J Mol Sci. 2021 Nov 4;22(21):11960. doi: 10.3390/ijms222111960.
9
A 10-gene prognostic signature points to LIMCH1 and HLA-DQB1 as important players in aggressive cervical cancer disease.一个 10 基因预后标志物指向 LIMCH1 和 HLA-DQB1 是侵袭性宫颈癌的重要参与者。
Br J Cancer. 2021 May;124(10):1690-1698. doi: 10.1038/s41416-021-01305-0. Epub 2021 Mar 15.
10
Comparison of anadromous and landlocked Atlantic salmon genomes reveals signatures of parallel and relaxed selection across the Northern Hemisphere.溯河洄游型和陆封型大西洋鲑鱼基因组的比较揭示了北半球平行选择和放松选择的特征。
Evol Appl. 2020 Sep 23;14(2):446-461. doi: 10.1111/eva.13129. eCollection 2021 Feb.