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GeneSpringGX는 유전자발현 데이터에 적합한 강력한 가시화도구와 다양한 분석 기능을 제공합니다. 일반적인 개인용 컴퓨터에서도 다양한 형태의 발현 데이터들을 표현하고 분석할 수 있습니다. 대학교, 생명공학 및 제약업계 등 광범위 분야에서 사용할 수 있게 개발되어 있으며 어떤 시료로부터 얻은 데이터라도 분석할 수 있는 유연성을 가진 프로그램입니다. GeneSpringGX는 세계에서 가장 널리 사용되어지고 있는 발현분석프로그램으로 GeneSpringGX를 이용한 분석은 이미 전세계적으로 저명한 전문 학술지들에 수 백편이 인용되어 있습니다. GeneSpringGX는 Agilent사의 GeNet과 동일한 인터페이스를 공유하여 개개인의 연구성과를 모아 대규모의 유전체 연구를 추진할 수 있는 가장 적합한 플랫폼을 제공합니다.


Features

{i} Expression data from multiple platforms


* Agilent oligo microarray 데이터 지원
* Affymetrix microarray 데이터 지원
* GE Healthcare 발현 분석 기술 지원
* MIAME compliant vocabulary를 이용한 catalog array 데이터 분석 지원


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{i} Statistically meaningful results


* Single 또는 two parameter ANOVA 분석
* Multiple 테스트를 통한 데이터 교정
* Fales Discovery Rate (FDR) 예측


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{i} Expression analysis


* Normalization 분석
* Fold change 분석
* Clustering 분석
* 동일 발현 패턴 분석


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{i} Display data in graphical context


* 2D, 3D 형태의 scatter plots 제공
* 2D dendrogram 기능
* Chromosome map과 pathway diagrams 확인
* 다양한 classification view 제공


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Applications

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{i} Customized Data Expression


2D/3D scatter plots, 2D dendrograms, Chromosome maps, Pathway Diagrams, Classification views 등 고객이 원하는 다양한 형태의 가시화 표현이 가능합니다.

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{i} Pathways: placing gene expression in a biological context


각 biological pathway 상에 해당 유전자들의 발현 패턴을 삽입시켜, 특정 biological pathway에 관여하는 유전자들의 움직임을 한눈에 파악 할 수 있습니다.

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{i} PCA analysis


* 사용자는 다양한 실험 파라메터에 대해서 발현 데이터의 경향을 연결시켜 다양한 통계적 분석을 수행할 수 있습니다. 즉, 여러 가지 다양한 조건들을 동시에 비교 분석할 수 있습니다.
* Annotated sample information
* Selected expression profile
* Parameters from multiple experiments

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{i} Server-Side computation


* 대용량의 data이거나 local computer에서 처리하기가 힘들 경우, data분석 flow chart인 Script를 이용하여 Remote server로 server-side analysis를 할 수 있습니다.
  • Identify targets reliably and quickly
    • 분산분석 (ANOVA)과 조합된 필터링 도구를 사용하여 약물처리나 실험조건에 의해 영향을 받는 유전자들을 확실하게 선별할 수 있습니다. 유전자 발현 배수를 나타내는 기준선이 scatter plot상에 표시되기 때문에 추가적인 분석을 위해서 기준선 이상 또는 이하의 유전자들을 자동으로 선택할 수 있습니다.
  • Characterize novel expression patterns
    • GeneSpring은 유전자 발현 실험에서 의미 있는 발현 패턴들을 정교하게 표현해 주며, 이들 패턴들 간의 관계를 이해하는데 도움을 줍니다.

      • Hierarchical clustering (Gene Tree/Experimental Tree)
      • Self-organizing maps
      • K-means clustering
      • Principle component analysis (PCA)


System Requirement

Microsoft Windows

  • 32bit
    • Windows XP, Windows Vista, or Japanese Windows XP, Windows 7
    • 1 GB RAM or higher
  • 64 bit
    • Windows Vista, Windows XP64 SP2, Windows 7
    • 2 GB RAM or higher
  • 1 GB available disk space
  • 1024 x 768 display

Macintosh

  • Mac OS X (Snow Leopard 10.6 and Lion 10.7)
    • Mac OS X 10.4 또는 그 이하, PowerPC architecture에서는 지원 안됨
  • JVM 1.5.0_05 or higher running
  • 1 GB RAM or higher
  • 1 GB available disk space
  • 1024 x 768 display

Linux

  • Red Hat Enterprise Linux 5, Debian GNU/Linux 4.0r1
  • 1GB RAM or higher
  • 1GB available disk space
  • 1024 x 768 display
  • Required run-time library: libstdc++.so.5


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관련 문의 : Marketing팀 (대표전화 : 031-278-0061, 이메일 : marketing@insilicogen.com)






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