Microarray Technology in Practice by Russell, Steve; Meadows, Lisa A.; Russell, Roslin R.;

10% KEDVEZMÉNY?
A kedvezmény csak az 'Értesítés a kedvenc témákról' hírlevelünk címzettjeinek rendeléseire érvényes.

Kiadói listaár EUR 52.95
Az ár azért becsült, mert a rendelés pillanatában nem lehet pontosan tudni, hogy a beérkezéskor milyen lesz a forint árfolyama az adott termék eredeti devizájához képest. Ha a forint romlana, kissé többet, ha javulna, kissé kevesebbet kell majd fizetnie.

21 961 Ft (20 915 Ft + 5% áfa)
Kedvezmény(ek) 10% (cc. 2 196 Ft off)
Kedvezményes ár 19 765 Ft (18 824 Ft + 5% áfa)

21 961 Ft

Beszerezhetőség

Megrendelésre a kiadó utánnyomja a könyvet. Rendelhető, de a szokásosnál kicsit lassabban érkezik meg.

A termék adatai:

Kiadó Elsevier Science
Megjelenés dátuma 2008. november 18.

ISBN 9780123725165
Kötéstípus Puhakötés
Terjedelem464 oldal
Méret 228x152 mm
Súly 620 g
Nyelv angol

Kategóriák

Biotechnológia Genetika, evolúció, fejlődéstan Molekuláris biológia Biokémia

Hosszú leírás:

Using chips composed of thousands of spots, each with the capability of holding DNA molecules corresponding to a given gene, DNA microarray technology has enabled researchers to measure simultaneously gene expression across the genome. As with other large-scale genomics approaches, microarray technologies are broadly applicable across disciplines of life and biomedical sciences, but remain daunting to many researchers. This guide is designed to demystify the technology and inform more biologists about this critically important experimental technique.

Több

Tartalomjegyzék:

Contents

1. What are microarrays?
A. The basics
2. Designing and producing a microarray
A. Platform options
B. Oligonucleotide design
C. Whole genome or boutique arrays
D. The problems of multiple testing
E. Array layout
F. Quality assessment

3. Sample collection and labelling
A. RNA extraction
B. Quality assessment
C. Direct labelling techniques
D. Indirect labelling techniques
E. End labelling techniques
F. Amplification techniques
G. Hybridization

4. Data acquisition
A. Scanners
B. Image acquisition
C. Multiple scans and data merging
D. Finding spots
E. Background measurement
G. Quality control basics

5. Experimental Design and Data Normalisation
A. Experimental design
B. Why normalize?
C. Unwanted signal variation
D. Common normalization approaches
E. Data transformation
F. Dealing with 'S'-shaped trends
G. Replicates and spatial detrending
H. Normalization of single channel arrays

6. Meta analysis
A. Data filtering
B. Screening for differentially expressed genes
C. Hierarchical clustering
D. Other clustering techniques
E. Components analysis
F. Prediction tools

7. Data annotation, storage and submission
A. Functional data annotation
B. Microarray databases
C. Public repositories

8. Applications in health & disease
A. Malaria - parasite expression
B. Cancer classification
C. Diagnostic Arrays

9. It's not all gene expression
A. ChIP-array
B. CGH
C. Protein arrays
D. Cell arrays