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BioMiner - Datenanalyse



BioMiner Flyer (830 KB)

Produkte


GeneSpotter

BioMiner

 

BioMiner ist eine universelle modulare Data-Mining Plattform.
Er eröffnet durch seinen hohen Funktionsumfang und seine revolutionär einfach zu bedienende grafische Benutzeroberfläche auch Nicht- Spezialisten die Möglichkeit weitreichende Data-Mining Aufgaben erfolgreich zu lösen. Einmal entwickelte Datenanalyse-Pipelines können gespeichert und beliebig wiederverwendet oder mit anderen BioMiner-Benutzern ausgetauscht werden.
Effektive Datenbankschnittstellen und die Möglichkeit zum Client/Server Betrieb machen BioMiner zum optimalen Werkzeug zur Bewältigung der molekularbiologischen Datenflut. Unsere multifunktionale Data-Mining Plattform arbeitet mit verschiedenen Normierungsmethoden und Datenformaten. BioMiner ist modular und erweiterbar.

Besondere Features:

 

 

Einfach zu bedienende grafische Oberfläche zur

  • Auswahl der primären Datenquellen
  • Auswahl von Modulen
  • Auswahl von Filterparametern
  • Konfiguration einer angepassten Verarbeitungs-Pipeline
  • Export von Resultaten

 

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Effiziente Handhabung von großen Datensätzen durch

  • Schnelle Auswahl von primären Datenquellen
  • Selektion von spezifischen Teilmengen über grafische Schnittstellen
  • Steuerung von Datenflüssen
  • Abstract Data Management mit XML-basiertem Datenaustauschformat und integrierter Datenbank-Schnittstelle
  • Threaded Processing für komplexe Teilberechnungen
  • Vollautomatisches Update der Ergebnisse bei Änderung von Parameterwerten
 

 

BioMiner - 3-D-Histogramm

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Pattern matching mit Suche nach

  • Expressionsprofilen
  • regulären Ausdrücken
  • verallgemeinerten Profilen

 

Intuitive Schnittstellen für Visualisierung und Interaktion

  • Graphen
  • Histogramme
  • Scatterplots
 

 

Clustering

  • K-means
  • Hierarchische Methoden
  • Kohonen Netze
  • Singular value decomposition
  • Support vector machines

Umfassender Satz von Modulen für die

  • Normierung von Arraydaten
  • Normierung von Referenzsignalen
  • Eichkurven zur Intensitätsbestimmung
  • Korrektur räumlicher Fluktuationen
 

 

Statistische Analyse

  • Test auf signifikante differentielle Expression
    • t-Test
    • Whitney-Mann-Wilcoxon-Test (Permutation)
  • p-Wert Anpassung für multiples Testen
    • Ein- und Mehrschrittverfahren sowie Westfall&Young; Korrektur
  • ANOVA-Methoden
  • Verwaltung von Qualitätsparametern (p-Werte)

 

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