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Synthetic microarray data generation with RANGE and NEMO

机译:利用RANGE和NEMO生成合成微阵列数据

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摘要

Motivation: For testing and sensitivity analysis purposes, it is beneficial to have known transcription networks of sufficient size and variability during development of microarray data and network deconvolution algorithms. Description of such networks in a simple language translatable to Systems Biology Markup Language would allow generation of model data for the networks.
机译:动机:出于测试和敏感性分析的目的,在开发微阵列数据和网络反卷积算法期间拥有足够大小和可变性的已知转录网络是有益的。以可翻译为“系统生物学标记语言”的简单语言描述此类网络将允许生成网络的模型数据。

著录项

  • 来源
    《Bioinformatics》 |2008年第1期|132-134|共3页
  • 作者

    James Long; and Mitchell Roth;

  • 作者单位

    Biotechnology Computing Research Group University of Alaska Fairbanks PO Box 757000 and;

    Department of Computer Science University of Alaska Fairbanks PO Box 756670 Fairbanks AK 99775 USA;

  • 收录信息 美国《科学引文索引》(SCI);美国《化学文摘》(CA);
  • 原文格式 PDF
  • 正文语种 eng
  • 中图分类
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