Mining for coexpression across hundreds of datasets using novel rank aggregation and visualization methods.
Mining for coexpression across hundreds of datasets using novel rank aggregation and visualization methods.
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DOI：
10.1186/gb-2009-10-12-r139
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发表时间：
2009
期刊：
影响因子：
12.3
通讯作者：
Vilo J
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
Adler P;Kolde R;Kull M;Tkachenko A;Peterson H;Reimand J;Vilo J
MEM网络资源允许用户在ArrayExpress数据库中的所有微阵列数据集中搜索共表达基因。我们提出了一个网络资源MEM（多实验矩阵）的基因表达相似性搜索在许多数据集。MEM具有大量的微阵列数据集，并利用秩聚合将来自不同数据集的信息合并到一个单一的全局排序中，同时进行统计显著性估计。MEM的独特功能包括自动检测，表征和可视化数据集，包括最强的共表达模式。MEM可在http://biit.cs.ut.ee/mem/上免费获得。
The MEM web resource allows users to search for co-expressed genes across all microarray datasets in the ArrayExpress database. We present a web resource MEM (Multi-Experiment Matrix) for gene expression similarity searches across many datasets. MEM features large collections of microarray datasets and utilizes rank aggregation to merge information from different datasets into a single global ordering with simultaneous statistical significance estimation. Unique features of MEM include automatic detection, characterization and visualization of datasets that includes the strongest coexpression patterns. MEM is freely available at http://biit.cs.ut.ee/mem/.
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影响因子：
7
作者：
Lee, HK;Hsu, AK;Pavlidis, P
通讯作者：
Pavlidis, P
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7
作者：
Gennarino, Vincenzo Alessandro;Sardiello, Marco;Banfi, Sandro
通讯作者：
Banfi, Sandro
影响因子：
4.6
作者：
Chen, CH;Ware, SM;Brown, CW
通讯作者：
Brown, CW
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5.8
作者：
Hibbs, Matthew A.;Hess, David C.;Troyanskaya, Olga G.
通讯作者：
Troyanskaya, Olga G.
DOI：
10.1111/j.1749-6632.2008.03747.x
发表时间：
2009-01-01
期刊：
CHALLENGES OF SYSTEMS BIOLOGY: COMMUNITY EFFORTS TO HARNESS BIOLOGICAL COMPLEXITY
影响因子：
--
作者：
Adler, Priit;Peterson, Hedi;Vilo, Jaak
通讯作者：
Vilo, Jaak