T-profiler: scoring the activity of predefined groups of genes using gene expression data.
T-profiler: scoring the activity of predefined groups of genes using gene expression data.
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T-企业：使用基因表达数据对预定义基因的活性进行评分。
DOI：
10.1093/nar/gki484
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发表时间：
2005-07-01
影响因子：
14.9
通讯作者：
Bussemaker, HJ
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
Boorsma, A;Foat, BC;Vis, D;Klis, F;Bussemaker, HJ
基因表达数据分析的关键挑战之一是如何将单个基因的表达水平与潜在的转录程序和细胞状态相关联。在这里，我们描述了T-profiler，这是一种使用t检验对预定义基因组的平均活性变化进行评分的工具。基于基因本体分类、ChIP芯片实验、与相同染色体上的共有转录因子结合基序或位置的上游匹配来定义基因组。如果需要，可以使用迭代程序从重叠基因组的集合中选择单个最佳代表。T-profiler使得以一种既直观又严格的统计方式解释微阵列数据成为可能，而不需要联合收割机实验或选择参数。目前，来自酿酒酵母和白色念珠菌的基因表达数据得到支持。用户可以将他们的微阵列数据上传到网站上进行分析。
One of the key challenges in the analysis of gene expression data is how to relate the expression level of individual genes to the underlying transcriptional programs and cellular state. Here we describe T-profiler, a tool that uses the t-test to score changes in the average activity of predefined groups of genes. The gene groups are defined based on Gene Ontology categorization, ChIP-chip experiments, upstream matches to a consensus transcription factor binding motif or location on the same chromosome. If desired, an iterative procedure can be used to select a single, optimal representative from sets of overlapping gene groups. T-profiler makes it possible to interpret microarray data in a way that is both intuitive and statistically rigorous, without the need to combine experiments or choose parameters. Currently, gene expression data from Saccharomyces cerevisiae and Candida albicans are supported. Users can upload their microarray data for analysis on the web at .
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影响因子：
14.9
作者：
Roven, C;Bussemaker, HJ
通讯作者：
Bussemaker, HJ
DOI：
10.1073/pnas.96.6.2907
发表时间：
1999-03-16
影响因子：
11.1
作者：
Tamayo, P;Slonim, D;Golub, TR
通讯作者：
Golub, TR
影响因子：
30.8
作者：
Bussemaker, HJ;Li, H;Siggia, ED
通讯作者：
Siggia, ED
影响因子：
14.9
作者：
Mewes, HW;Heumann, K;Frishman, D
通讯作者：
Frishman, D
影响因子：
9.8
作者：
Gasch AP;Moses AM;Chiang DY;Fraser HB;Berardini M;Eisen MB
通讯作者：
Eisen MB