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《 製品情報 》   Phenomenome Profiler

 
 
 
 
Phenomenome profiler

Phenomenome Profiler M Series v2.5

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   Profiler M の利点
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   Profiler M の機能
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   製品リーフレット(PDF)
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Unsupervised Analysis

 
 Profiler の二次元アレイ・テーブルと先進のノーマライゼーション・ツール、主成分分析(PCA)ツールおよび 階層的クラスタ分析(HCA)ツールを組み合わせることにより、実験変数間の統計学的な関係を決定するために偏りなく迅速にプロジェクトを分析することが可能になります。
 さらに、生データとリアルタイムにリンクした先進のヒートマップ・PCAローディング機能を用いることにより、これらの関係の原因となる代謝産物を簡単に見つけることが可能です。実験の中で最も重要な代謝産物を同定するためのPCAローディング画面から、ボタンをクリックするだけで、もとになる実際のクロマトグラム・データやマススペクトラム・データへ直接飛ぶことができます。


主な機能


     Raw Data Converter
     Profile Matching Tool (v2.0 からの新機能)
     Gene/Metabolite Coordinate Plot (v2.0 からの新機能)
     Principal Components Analysis Tool
     PCA Loadings Heatmap Display
     Hierarchical Clustering Tool


Profile Matching Tool
 Profiler Mの注目すべき新しい機能の一つがProfile Matching Toolです。このツールにより、データ・セット全体から発現プロファイルが一致している要素を効率良く探すことが可能になります。

  Profile Matching
 
 
Gene/Metabolite Coordinate Plot
 Profiler Mのもう一つの新しい機能がこのツールです。これにより、ユーザーが選択した任意の数の構成要素(例えば、遺伝子と代謝産物)の発現パターンを表示し、時間あるいは処理方法に対して発現がどのように異なるかを視覚化することができます。

  Gene/Metabolite Coordinate Plot
 
 
Principal Components Analysis Tool
 Advanced Principal Component Analysis (PCA)ツールは、サンプル単位または代謝産物単位で実行可能な、サンプル内、サンプル間、サンプル内×サンプル間の分析機能を備えています。主成分分析(PCA)結果は、二次元形式、三次元形式、三次元正規化形式での表示が可能です。

    Principal Components Analysis
 
 
PCA Loadings Heat Map
 主成分分析(PCA)の結果は、さらに解析を行い、インタラクティブな負荷量ヒートマップにより表示することが可能です。

  PCA Loadings Heat Map
 
 
Hierarchical Clustering Tool
 Advanced Hierarchical Clustering Analysis (HCA)ツールには、6種類のアルゴリズムと、3種類の距離の指標が用意されています。任意のアレイ・テーブルについて、サンプル単位または代謝産物単位で、あるいは両者同時に、階層的クラスタ分析(HCA)を行うことが可能です。

  Hierarchical Clustering

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