마이크로어레이시각화 프로그램

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마이크로어레이 시각화 프로그램(Visualization software for Microarray data)
 
1.       TreeView
A.        설명: 마이크로어레이 데이터 및 클러스터링 분석 후에 나온 발현 프로파일을 가시화하는 소프트웨어로써 클러스터의 트리 구조와 각 노드의 확대된 이미지를 제공해 준다.
B.        플랫폼: MS Windows system
C.       개발: Michael B. Eisen, Department of Molecular and Cellular Biology, Univerisity of California at Berkeley
D.        소스: http://rana.lbl.gov/EisenSoftware.htm
 
2.       FreeView
A.        설명: 유전자 발현 정보를 가시화하는 소프트웨어로 Cluster (Michael Eisen lab from UC Berkeley) 프로그램의 결과를 입력 받아 트리 그래픽을 제공해 준다. TreeView와 유사하나 안정성과 그래픽을 좀더 보완하였다.
B.        플랫폼: MS Windows system, Linux and Mac OS X
C.       개발: Marko kavcic, University of Ljubljana, Slovenia
D.        소스: http://magix.fri.uni-lj.si/freeview
 
3.       MeV (MultiExperiment Viewer)
A.        설명: 유전자 발현 패턴 및 차이를 보이는 유전자들의 분석 및 가시화 기능을 제공해 주는 자바기반의 소프트웨어로 원시 마이크로어레이 데이터를 입력 받아 전처리, 정규화, 클러스터링 등 다양한 분석기능 및 분석 후 나온 결과의 가시화를 제공해 준다.
B.        플랫폼: MS Windows system, Linux and Mac OS X
C.       개발: TIGR (The Institute for Genomic Research)
D.        소스: http://www.tm4.org/
 
4.       BRB (Biometric Research Branch) Array Tools
A.        설명: 마이크로어레이 데이터의 통계적 분석과 가시화를 동시에 제공하는 패키지로 MS Excel에 연동하여 사용하기 때문에 사용자가 쉽게 데이터를 분석할 수 있는 인터페이스 환경을 제공한다.
C.       개발: NCI (National Cancer Institute)
 
5.       dChip (DNA-Chip Analyzer)
A.        설명: RNA 와 SNP 마이크로어레이 데이터의 정규화, 클러스터링 분석, LOH 및 유전체지도 상의 SNP 및 copy 수 변이등 다양한 분석과 가시화 기능을 제공한다.
B.        comparing samples, hierarchical clustering, view expression and SNP data along chromosome, LOH and copy number analysis of SNP arrays, and linkage analysis
C.       플랫폼: MS Windows system, Linux and Mac OS X
D.        개발: Cheng Li, Department of Biostatistics, Harvard School of Public Health and Department of Biostatistics and Computational Biology, Dana-Farber Cancer Institute

 
6.       GenePattern
A.        설명: 유전자 발현 데이터 외에 SNP, 프로테오미스 데이터에 대하여 다양한 분석기능을 제공하는 파이프라인 형태의 소프트웨어 이다. 발현 데이터의 경우 유의한 유전자, 클러스터링, 대사경로 분석 및 PCA와 같은 가시화 기능도 제공한다.
B.        플랫폼: MS Windows system, Linux, and Mac OS X
C.       개발: Broad Institute of MIT and Harvard
 
7.       Arrayplot
A.        설명: 마이크로어레이 데이터의 정규화 이후 빠른 가시화 및 데이터 분포와 가장 변화가 많은 유전자들을 보여주는 소프트웨어이다.
B.        플랫폼: Window
C.       개발: Jacq C, Laboratoire de Genetique Moleculaire (UMR CNRS 8541) Ecole Normale Superieure
D.        소스: http://transcriptome.ens.fr/arrayplot/
 
 
8.       R packages for visualization
A.        설명: 전 세계의 연구자들이 통계언어인 R을 이용하여 생물학 데이터를 분석할 수 있는 알고리듬과 프로그램을 개발하여 공유하는 공개사이트로 마이크로어레이 데이터 외에 다양한 포맷의 데이터를 분석할 수 있는 패키지들이 존재한다.

C.       개발: 다양

 
패키지이름
개발자
내 용
Eun-kyung Lee
마이크로어레이 데이터의 품질을 체크하고 그림을 제공
A. Paquet
스팟어레이의 품질의 그래픽 이미지 제공
Jihoon Kim
염색체상에 마이크로어레이 탐침자(Probe) 위치정보를 제공
Antoine Lucas
Cluster 나 Xcluster에서 생산된 데이터의 가시화
Biocore Team
마이크로어레이 데이터의 유전자 발현량의 유전체 지도에 표시
Korbinian Strimmer
타임시리즈 데이터의 분석 및 네트워크 분석 제공
Oleg Sklyar
타일링 어레이의 유전체 지도 상의 표시 기능 제공
Agnes Paquet
유전자군의 Gene Ontology 분석 및 그래프 제공
Alexander Ploner
클러스터링된 데이터의 히트맵 (heat map) 표시 기능 제공
Nicholas Lewin-Koh
Hexagonal Binning 방법을 이용한 대량 데이터의 가시화 제공
Joern Toedling
마이크로어레이 데이터의 유전체 지도 분석 제공
Alexander Ploner
Correlation을 이용한 마이크로어레이 데이터의 비교 분석 기능
Matthias Futschik
마이크로어레이 데이터의 Optimized local intensity-dependent 정규화 분석 및 그래픽 기능 제공
Jan Oosting
지놈어레이 데이터의 Quantile smoothing 및 가시화
Karl J. Dykema
발현 데이터의 지역적 편중 분석 및 가시화 기능 제공
Crispin Miller
Affymetrix 어레이 데이터의 분석 및 가시화 기능 제공
W. Huber
고밀도 올리고타일링 어레이의 분석 및 가시화 기능 제공
 
 
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