GEPRO: Gene Expression Profiler for DNA microarray data
DOI:
https://doi.org/10.17533/udea.rccp.324345Palabras clave:
basesde datos, Excel de Microsoft, expresión de genes, microarreglosResumen
Resumen
La tecnología de microarreglos de DNA es actualmente empleada de manera amplia en investigación biológica. Sin embargo, el manejo de la enorme cantidad de datos generados por la misma representa un desafió para los investigadores, forzándolos a invertir valioso tiempo en capacitación sobre dicho manejo, o a confiar el uso de la misma a especialistas en bases de datos. El programa Excel® de Microsoft, la hoja de calculo mas ampliamente utilizada a nivel mundial, que cuenta con muchas funciones útiles para almacenamiento y manipulación de datos, fue utilizado por nosotros para desarrollar una aplicación amigable para el manejo de datos generados por microarreglos de DNA. Nuestro programa, llamado “Gene Expression Profiler” (GEPRO), esta diseñado para facilitar la organización de datos de microarreglos, realizar su análisis estadístico, y presentar los resultados. Utilizando la posibilidad de filtrado y ordenamiento de datos que ofrece GEPRO, el usuario puede identificar fácilmente diferentes genes, observar los perfiles de expresión de los genes de interés, así como presentar y guardar los datos de diversas maneras. La versatilidad y utilidad de GEPRO ayuda a los investigadores a maximizar la utilización de sus datos de microarreglos.
Descargas
Citas
Barrett T, Suzek TO, Troup DB, Wilhite SE, Ngau WC, Ledoux P, Rudnev D, Lash AE et al. NCBI GEO: mining millions of expression profiles-database and tools. Nucleic Acids Res 2005; 33: D562-D566. DOI: https://doi.org/10.1093/nar/gki022
Brown AM. A non-linear regression analysis program for describing electrophysiological data with multiple functions using Microsoft Excel, Comput. Meth. Prog. Biomed 2006; 82: 51-57. DOI: https://doi.org/10.1016/j.cmpb.2006.01.007
Dansirikul C, Choi M, and Duffull SB. Estimation of pharmacokinetic parameters from non-compartmental variables using Microsoft Excel®. Comput. Biol. Med 2005; 35: 389-403. DOI: https://doi.org/10.1016/j.compbiomed.2004.02.008
Gentleman RC, Carey VJ, Bates DM, Bolstad B, Dettling M, et al. Bioconductor: open software development for computational biology and bioinformatics. Genome Biol 2004; R80. DOI: https://doi.org/10.1186/gb-2004-5-10-r80
Heyer LJ, Moskowitz DZ, Abele JA, Karnik P, Choi D, et al. MAGIC Tool: integrated microarray data analysis. Bioinformatics 2005; 21: 2114-2115. DOI: https://doi.org/10.1093/bioinformatics/bti247
Hulshizer R, Blalock EM. Post hoc pattern matching: assigning significance to statistically defined expression pattern in single channel microarray data. BMC Bioinformatics 2007; 8: 240. DOI: https://doi.org/10.1186/1471-2105-8-240
Jo M, Gieske MC, Payne CE, Wheeler-Price SE, Gieske JB, et al. Development and application of a rat ovarian gene expression database (rOGED). Endocrinol 2004. 145: 5384-5396. DOI: https://doi.org/10.1210/en.2004-0407
Khan HA. ArraySolver: an algorithm for color-coded graphical display and Wilcoxon signed-rank statistics for comparing microarray gene expression data. Comput Func Genom 2004; 5: 39-47. DOI: https://doi.org/10.1002/cfg.369
Lash AE, Tolstoshev CM, Wagner L, Schuler GD, Strausberg RL, et al. SAGEmap: a public gene expression resource. Genome Res 2000; 10: 1051-1060. DOI: https://doi.org/10.1101/gr.10.7.1051
Lindemann MD, Kim BG. Technical note: A model to estimate individual feed intake of swine in group feeding. J. Anim. Sci 2007; 85: 972-975. DOI: https://doi.org/10.2527/jas.2006-412
Liu H, Tarima S, Borders AS, Getchell TV, Getchell ML, et al. Quadratic regression analysis for gene discovery and pattern recognition for non-cyclic short time-course microarray experiments. BMC Bioinformatics 2005; 6: 106. DOI: https://doi.org/10.1186/1471-2105-6-106
McMullen CA, Moylan J, Reid MB, Andrade FH. C2C12 transcriptome changes in response to hydrogen peroxide. NCBI GEO 2005; (Accessed Feb 10, 2009) URL: http://www.ncbi.nlm.nih.gov/projects/geo/query/acc.cgi?acc=GSE3078/.
Navarange M, Game L, Fowler D, Wadekar V, Banks H, et al. MiMiR: a comprehensive solution for storage, annotation and exchange of microarray data. BMC Bioinformatics 2005; 6: 268-277. DOI: https://doi.org/10.1186/1471-2105-6-268
Raguin O, Gruaz-Guyon A, Barbet J. Equilibrium expert: an add-in to Microsoft Excel for multiple binding equilibrium simulations and parameter estimations. Anal. Biochem. 2002; 310: 1-14. DOI: https://doi.org/10.1016/S0003-2697(02)00289-0
Saeed AI, Sharov V, White J, Li J, Liang W, et al. TM4: a free, open-source system for microarray data management and analysis. Biotechniques 2004; 34: 374-378. DOI: https://doi.org/10.2144/03342mt01
Descargas
Publicado
Cómo citar
Número
Sección
Licencia
Derechos de autor 2016 Revista Colombiana de Ciencias Pecuarias
Esta obra está bajo una licencia internacional Creative Commons Atribución-NoComercial-CompartirIgual 4.0.
Los autores permiten a RCCP reimprimir el material publicado en él.
La revista permite que los autores tengan los derechos de autor sin restricciones, y permitirá que los autores conserven los derechos de publicación sin restricciones.
