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巴鲁夫非管理交换机BNI网络模块

巴鲁夫非管理交换机BNI网络模块

产品型号: BNI IOL-801-102-Z037

所属分类:非管理交换机BNI

产品时间:2020-09-09

简要描述:巴鲁夫非管理交换机BNI网络模块工业非管理型交换机经济高效,在恶劣环境下也很耐用,可将许多设备连接到网络。它们具有即插即用设备的优点,配置和实施过程不需要网络专家。这些设备对大多数工业协议透明,可以消除兼容性问题。它们通常较小,可以非常轻松的安装在控制柜中。但是,非管理型交换机的最大缺点是缺乏通过通信传递信息的能力。

详细说明:

巴鲁夫非管理交换机BNI网络模块

      公司主营IFM易福门,SICK施克、BALLUFF巴鲁夫、P+F倍加福,TURCK图尔克、OMRON欧姆龙、BANNER邦纳、MTS、KUEBLER库伯勒、SMC、CKD、FESTO、西门子、施耐德SEW、基恩士,MTL及部分国内产品,产品有传感器、编码器、安全栅、变频器、联轴器、电磁阀、流量计、PLC、连接器、电机、真空泵仪器仪表等

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    巴鲁夫非管理交换机BNI网络模块

主要特点

 

加权基因共表达网络分析(WGCNA)使用Pearson相关来计算所有样本或条件下基因之间的相关模式。WGCNA通过使用模块特征基因对每个模块进行汇总,使用层次聚类从CEN使用不同的tree cutting阈值来识别模块。特征基因通过计算模块的成员关系来帮助关联模块。WGCNA是使用广泛的CEN技术,并用于许多应用程序,例如癌症的遗传分析,小鼠和酵母的基因组分析以及脑MRI数据分析。该方法在R中实现,可用于微阵列基因表达数据和RNA-Seq数据。要找到差异共表达的基因或miRNA,我们使用DGCL软件包中的WGCNA()函数。
表1突出显示了四种CEN模块提取技术的主要功能。

在我们的研究中,我们使用具有基因和miRNA表达谱的七个数据集(四个RNA-seq数据集和三个microarray数据集)来进行模块的(差异)共表达分析。我们扩展了差异共表达基因的分析,包括GO/KEGG富集分析,拓扑富集(针对差异共表达的基因),miRNA靶标富集(针对差异共表达的miRNA)和中枢基因的识别。从差异共表达的基因或miRNA模块中提取的中枢基因在整个疾病条件下都会发生调节变化。根据网络统计数据,如中心基因的程度,我们确定了中心基因和中心mirna,它们在疾病网络中发生定向障碍。我们进一步评估条件特定的枢纽基因和枢纽miRNA,并确定它们在AD和PD进展中的潜在作用。

MODA
MODA(MOdule Differential Analysis for weighted gene co-expression network)是基于WGCNA的CEN模块提取技术,用于识别与疾病相关的基因差异表达模块。MODA使用一种节省样本的方法从单个或多个样本构建CEN,并通过比较跨条件的网络来识别跨条件的差异共表达的基因模块。为了检测来自每个网络的模块,通过调整tree cutting阈值来应用分层聚类。佳切割阈值是基于加权网络的平均模块化确定的。该方法在R中实现,结果受参数值的影响很大。
在这些技术中,THD-Module Extractor和WGCNA不假定对照和疾病状况之间存在异常。为了解决这个问题,我们扩展了这些传统的CEN技术,使用DiffCoEx和MODA的差异共表达功能,在控制和疾病条件下识别基因和miRNA之间的变异。



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