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Zeitschriftenartikel

MACAT--microarray chromosome analysis tool

MPG-Autoren

Toedling,  Joern
Max Planck Society;

http://pubman.mpdl.mpg.de/cone/persons/resource/persons50198

Heinig,  Matthias
Dept. of Computational Molecular Biology (Head: Martin Vingron), Max Planck Institute for Molecular Genetics, Max Planck Society;

Georgi,  Benjamin
Max Planck Society;

Roepcke,  Stefan
Max Planck Society;

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Zitation

Toedling, J., Schmeier, S., Heinig, M., Georgi, B., & Roepcke, S. (2005). MACAT--microarray chromosome analysis tool. Bioinformatics, 21(9), 2112-2113. doi:10.1093/bioinformatics/bti183.


Zitierlink: http://hdl.handle.net/11858/00-001M-0000-0010-8748-8
Zusammenfassung
By linking differential gene expression to the chromosomal localization of genes, one can investigate microarray data for characteristic patterns of expression phenomena involving sizeable parts of specific chromosomes. We have implemented a statistical approach for identifying significantly differentially expressed chromosome regions. We demonstrate the applicability of the approach on a publicly available data set on acute lymphocytic leukemia. Availability: The R-package MACAT can be obtained from http://www.compdiag.molgen.mpg.de/software/macat.shtml