GeneMaths XTは、遺伝子発現解析及びクラスタリングのための高性能ソフトウェアパッケージです。
簡潔なユーザーインターフェース、高速なクラスタリングアルゴリズム、豊富な解析手法に加えて、各種統計学検定が搭載されています。

Gene Chipや高密度マイクロアレイから得られる大量の発現データ解析には、数千のサンプルや遺伝子を効率よく処理する、特別なクラスタリング手法や系統的な解析技術が要求されます。
GeneMaths XTのメイン画面では、遺伝子及び実験データを組み合わせることにより、交差的なクラスタリングを行うことが可能です。系統樹のブランチは、Bootstrapによって信頼度を計算することが可能です。Bootstrapは、RowとColumnどちらの系統樹でも利用することが出来ます。

Gene Maths XTの主な特徴

インポート/プロット/統計ウィザードで使いやすさを追求
ヒストリーファイルなどを用いて、解析のトラッキングが可能
階層型クラスタリング、PCA、SOMなど多彩な解析手法を搭載
Neural network、Support vector machineなどが利用可能
統計学的検定を多数搭載
強力な独自スクリプト言語によるカスタマイズ
生物学的データ解析ソフトウェア「BioNumerics」との連携可能

GeneMaths XTの主な解析機能

統計学的検定：統計学的検定は、発現に有意差がある遺伝子を検出することが出来ます。

検定（Kolmogorov-Smirnov検定、paired T-検定、Wilcoxon signed-rank検定、　Pearson correlation検定、Spearman rank-order correlation検定、T-検定、Mann-Witney検定、Anova検定、Kruskal-Wallis検定）
多重比較検定（Sidak法、Bonferroni法、step-down Holm法、step-down Sidak法、　Step-up Hochberg法、Benjamini & Hochberg法、　Benjamini & Yekutieli法、Westfall & Young max T法）

クラスタリング解析（階層型/非階層型）

　既知データによる学習を行わずに、データセット内のデータのみで解析をおおなう多種のツールを搭載しています。遺伝子とアレイのデータ解析ツールには、階層型クラスタリングのほかに、主成分分析（PCA）や自己組織化マップ（SOM）などがあります。
　更に、独自のパーティショニング手法を取り入れています。

階層型クラスタリング（UPGMA, Ward, single linkage, neighbor joining, complete linkage など）

分類ツール

発現マトリックスに属するデータでなく、例えばテキストフィールドや外部のソースからの既知データセットを利用します。分類ツールは、他のデータセット上の遺伝子あるいはアレイパターンを分類するのに使用することが出来ます。

K-nearest neighbor法
Neural network法
Support vector machines（SVM）法

スクリプト言語

GeneMaths XTには、ユーザーが自由にスクリプトを入力できる、強力なスクリプトコンパイラが組み込まれています。スクリプト言語は、ファイル管理、ODBC管理、データ管理など、多くの機能の追加に対応しています。スクリプトには、様々なファイルフォーマットやODBCに標準化されたデータベースからクエリー入力によるデータ検索/比較機能があります。さらに、ファイル作成・変換・削除、最新データベースへのアップデートダイアログボックスの作成などが可能です。

【参考文献】: Applied Maths社ホームページのリスト参照
http://www.applied-maths.com/references/articles_gm.htm
【稼動環境】: OS : Windows 2000/XT; メモリ：256MB以上推奨; ハードディスク空き容量：200MB以上推奨

系統分類・品質管理　BioNumerics