Sign: large-scale gene network estimation environment for high performance computing.
Sign: large-scale gene network estimation environment for high performance computing.
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标志：用于高性能计算的大规模基因网络估计环境。
DOI：
10.11234/gi.25.40
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发表时间：
2011
期刊：
影响因子：
--
通讯作者：
S. Miyano
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
Y. Tamada;Teppei Shimamura;R. Yamaguchi;S. Imoto;Masao Nagasaki;S. Miyano
我们的研究小组目前正在开发从基因表达数据中估计大规模基因网络的软件。该软件名为SIGN，是专门为日本旗舰超级计算机“K计算机”设计的，计划在2012年实现10千万亿次浮点运算，以及包括人类基因组中心(HGC)超级计算机系统在内的其他高性能计算环境。SIGN是基因网络估计软件的集合，包含三个不同的子程序：SIGN-BN、SIGN-SSM和SIGN-L1。在这三个程序中，有五种不同的模型可用：静态和动态非参数贝叶斯网络、状态空间模型、图形高斯模型和向量自回归模型。所有这些模型都需要大量的计算资源来估计大规模的基因网络，因此设计成能够利用10千万亿次浮点运算的速度。该软件将免费提供给“K计算机”和HGC超级计算机系统用户。评估的网络可以通过Cell Illustrator Online和SBiP(系统生物学集成管道)查看和分析。软件项目网站可在http://sign.hgc.jp/上找到。
Our research group is currently developing software for estimating large-scale gene networks from gene expression data. The software, called SiGN, is specifically designed for the Japanese flagship supercomputer "K computer" which is planned to achieve 10 petaflops in 2012, and other high performance computing environments including Human Genome Center (HGC) supercomputer system. SiGN is a collection of gene network estimation software with three different sub-programs: SiGN-BN, SiGN-SSM and SiGN-L1. In these three programs, five different models are available: static and dynamic nonparametric Bayesian networks, state space models, graphical Gaussian models, and vector autoregressive models. All these models require a huge amount of computational resources for estimating large-scale gene networks and therefore are designed to be able to exploit the speed of 10 petaflops. The software will be available freely for "K computer" and HGC supercomputer system users. The estimated networks can be viewed and analyzed by Cell Illustrator Online and SBiP (Systems Biology integrative Pipeline). The software project web site is available at http://sign.hgc.jp/ .
揭示控制药物反应转录组网络的自分泌途径的动态活动
DOI：
--
发表时间：
2009
期刊：
Pacific Symposium on Biocomputing 14
影响因子：
--
作者：
Tamada;Y.;Araki;H.;Imoto;S.;Nagasaki;M.;Doi;A.;Nakanishi;Y. Tomiyasu;Y.;Yasuda;K.;Dunmore;B.;Sanders;D.;Humphreys;S.;Print;C.;Charnock-Jones;D. S.;Tashiro;K.;Kuhara;S.;Miyano;S.
通讯作者：
S.
DOI：
10.1142/9789812704856_0052
发表时间：
2003-12
影响因子：
--
作者：
Sascha Ott;S. Imoto;Satoru Miyano
通讯作者：
Sascha Ott;S. Imoto;Satoru Miyano
影响因子：
5.8
作者：
Hirose, Osamu;Yoshida, Ryo;Miyano, Satoru
通讯作者：
Miyano, Satoru