{"id":8566,"date":"2005-11-04T18:10:00","date_gmt":"2005-11-04T18:10:00","guid":{"rendered":"http:\/\/weblogs.madrimasd.org\/\/bioinformatica\/archive\/2005\/11\/04\/8566.aspx"},"modified":"2005-11-04T18:10:00","modified_gmt":"2005-11-04T18:10:00","slug":"nuevo-algoritmo-para-analisis-de-microarrays-de-expresion","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.madrimasd.org\/blogs\/bioinformatica\/2005\/11\/04\/8566","title":{"rendered":"Nuevo algoritmo para an\u00e1lisis de microarrays de expresi\u00f3n"},"content":{"rendered":"<p><a href=\"mailto:jromvil%20en%20alumni%20punto%20unav%20punto%20es\">Jose Pablo<\/a> ha mandado este comentario sobre un art\u00edculo que ha le\u00eddo recientemente en Bioinformatics: <\/p>\n<div align=\"justify\">\n<blockquote><p><font color=\"#a52a2a\">&nbsp;&nbsp;&nbsp; En el n\u00famero del 1 de Noviembre de la revista Bioinformatics se publica un art\u00edculo que puede ser muy \u00fatil para el an\u00e1lisis de resultados de microarrays de expresi\u00f3n.<\/p>\n<p> &nbsp;&nbsp;&nbsp; En este tipo de experimentos es muy habitual que, de cara a una interpretaci\u00f3n biol\u00f3gica de los datos, se empleen t\u00e9cnicas de clustering para identificar grupos de genes o\/y muestras subyacentes.<\/p>\n<p> &nbsp;&nbsp;&nbsp; Sin embargo, en algunas ocasiones diferentes algoritmos de clustering pueden dar lugar a diferentes resultados con los mismos datos. En estas situaciones puede ser interesante intentar comprender c\u00f3mo se relacionan los grupos encontrados mediante t\u00e9cnicas distintas.<\/font> <\/p><\/blockquote><\/div>\n<pre wrap=\"\"><\/pre>\n<p> <!--more--><\/p>\n<blockquote>\n<div align=\"justify\"><font color=\"#a52a2a\">&nbsp;&nbsp;&nbsp; En el art\u00edculo los autores describen un nuevo algoritmo para comparar y visualizar las relaciones existentes entre grupos identificados mediante distintos m\u00e9todos de clustering. El algoritmo ha sido implementado en el Expression Profiler del EBI (<a class=\"moz-txt-link-freetext\" href=\"http:\/\/www.ebi.ac.uk\/expressionprofiler\">http:\/\/www.ebi.ac.uk\/expressionprofiler<\/a>) y tambi\u00e9n est\u00e1 disponible como software independiente en SourceForge (<a class=\"moz-txt-link-freetext\" href=\"http:\/\/ep-sf.sourceforge.net\/\">http:\/\/ep-sf.sourceforge.net<\/a>).<br \/> <\/font><\/div>\n<p> <font color=\"#a52a2a\"><br \/> &nbsp;&nbsp;&nbsp; La referencia del art\u00edculo es:<br \/> <\/font><font color=\"#a52a2a\" face=\"Courier New\"><br \/> <\/font><\/p><\/blockquote>\n<p><font color=\"#a52a2a\" face=\"Courier New\">Torrente A, Kapushesky M, Brazma A.<\/font><br \/> <font face=\"Courier New\"> <\/font><font color=\"#a52a2a\" face=\"Courier New\"><i>A new algorithm for comparing and visualizing relationships between hierarchical and flat gene expression data clusterings.<\/i><\/font><br \/> <font color=\"#a52a2a\" face=\"Courier New\"><i> <\/i>Bioinformatics 2005; 21(21): 3993-3999.<\/font> <\/p>\n<blockquote><p> <font color=\"#a52a2a\"><br \/> &nbsp;&nbsp;&nbsp; Espero que os sea \u00fatil. <\/p>\n<p> &nbsp;&nbsp;&nbsp; Saludos.<br \/> <\/font><\/p><\/blockquote>\n<p> Yo por mi parte me comprometo a le\u00e9rmelo, porque tiene pinta de ser interesante. <\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Jose Pablo ha mandado este comentario sobre un art\u00edculo que ha le\u00eddo recientemente en Bioinformatics: &nbsp;&nbsp;&nbsp; En el n\u00famero del 1 de Noviembre de la revista Bioinformatics se publica un art\u00edculo que puede ser muy \u00fatil para el an\u00e1lisis de resultados de microarrays de expresi\u00f3n. &nbsp;&nbsp;&nbsp; En este tipo de experimentos es muy habitual que, de cara a una interpretaci\u00f3n biol\u00f3gica de los datos, se empleen t\u00e9cnicas de clustering para identificar grupos de genes o\/y muestras subyacentes. &nbsp;&nbsp;&nbsp; Sin embargo, en algunas ocasiones diferentes algoritmos de clustering pueden dar lugar a diferentes resultados con los mismos datos. 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