Abstracts of scientific publications

[back
FACT - a framework for the functional interpretation of high-throughput experiments
Felix Kokocinski, Nicolas Delhomme, Gunnar Wrobel, Lars Hummerich, Grischa Toedt and Peter Lichter
BMC Bioinformatics  2005  6(1):161
Hintergrund
Die Interpretation der Ergebnisse von Hochdurchsatz-Experimenten, z.B. Daten, die durch DNA-Microarray generiert werden, ist meist eine zeit- und Arbeits-aufwendige Aufgabe, da mehrere tausend Datenpunkte gleichzeitig augefragt werden. Oft zeigt sich erts nach intensiven Tests, welche Art der funktionellen Interpretaion der Daten am aufschlussreichsten ist.
Ergebnisse
Fuer diese Problemstellung haben wir das "Flexible Annotation and Correlation Tool" (FACT; "Flexibles Werkzeug zur Annotation und Korrelation") entwickelt. Durch die einfache Integration von heterogenen Datenquellen und die Anwendung von unterschiedlichen Analysemethoden zur statistischen und visuellen Beurteilung, ermoeglicht FACT das Auffinden von wichtigen Mustern in den umfangreichen Datensaetzen. Das System wird immer wieder erweitert, um neue Datenquellen und Analysemethoden zu integrieren.
Fazit
FACT ermoeglicht als hochflexibles System die explorative Analyse von grossen Datenmengen der Bereiche Genomics und Proteomics (Gen- und Proteinbasierte Forschung). Das Programm kann online benutzt werden, der offene Quellcode und weitere Informationen sind unter http://www.factweb.de.
 

 
[Full text]     [back]