GeneCluster 2

GeneCluster 2.0 expands the data analysis capabilities of GeneCluster 1.0 by adding supervised classification, gene selection and permutation test methods. It includes algorithms for building and testing supervised models using weighted voting (WV) and k-nearest neighbors (KNN) algorithms. It enhances the clustering capabilities of GeneCluster 1.0 by adding a module for batch SOM clustering, and also includes a marker gene finder based on a KNN analysis and a visualization module. It implements the methodology used in Golub et al. (1999) and Slonim et al. (2000).

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