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1. (WO2001020536) SYSTEMES INFORMATIQUES ET METHODES PERMETTANT UNE ANALYSE TYPOLOGIQUE HIERARCHIQUE DE GRANDS ENSEMBLES DE DONNEES BIOLOGIQUES COMPRENANT DES DONNEES D'ENSEMBLES DE GENES TRES DENSES
Dernières données bibliographiques dont dispose le Bureau international   

N° de publication :    WO/2001/020536    N° de la demande internationale :    PCT/US2000/025304
Date de publication : 22.03.2001 Date de dépôt international : 15.09.2000
Demande présentée en vertu du Chapitre 2 :    26.03.2001    
CIB :
G06F 19/24 (2011.01), G06F 19/20 (2011.01)
Déposants : MITOKOR [US/US]; 11494 Sorrento Valley Road, San Diego, CA 92121 (US) (Tous Sauf US).
FAHY, Eoin, David [IE/US]; (US) (US Seulement)
Inventeurs : FAHY, Eoin, David; (US)
Mandataire : DONOHUE, Michael, J.; Seed Intellectual Property Law Group PLLC, Suite 6300, 701 Fifth Avenue, Seattle, WA 98104-7092 (US).
HOARTON, L.D.C.; Forrester & Boehmert, Franz-Joseph-Strasse 38, 80801 Munchen (DE)
Données relatives à la priorité :
09/397,380 15.09.1999 US
Titre (EN) COMPUTER SYSTEMS AND METHODS FOR HIERARCHICAL CLUSTER ANALYSIS OFBIOLOGICAL DATA
(FR) SYSTEMES INFORMATIQUES ET METHODES PERMETTANT UNE ANALYSE TYPOLOGIQUE HIERARCHIQUE DE GRANDS ENSEMBLES DE DONNEES BIOLOGIQUES COMPRENANT DES DONNEES D'ENSEMBLES DE GENES TRES DENSES
Abrégé : front page image
(EN)A system and corresponding method analyzes biological data for sets of test subjects such as gene arrays of group test subjects into clusters and order the clusters into a hierarchy based on similarities and differences of biological data corresponding to the test subjects. A combination of nonhierarchical clustering and hierarchical clustering methods is used to efficiently and effectively perform hierarchical clustering of such biological data as highly dense gene arrays containing many thousand test subjects such as genes. First the test subjects are nonhierarchically clustered according to similarities and differences of their biological data as determined by distance techniques. Representative values, such as mean values, of the biological data are determined for each nonhierarchical cluster of test subjects. These representative values are then used to hierarchically cluster the nonhierarchical clusters. Biological data for each test subject is displayed in a row of a table. The rows of the table are arranged by the nonhierarchical clustering and further by the hierarchical clustering. Each value of the biological data is color coded according to its value to display patterns in the hierarchically clustered biological data.
(FR)Cette invention a trait à un système ainsi qu'à la méthode correspondante permettant d'analyser des données biologiques relatives à des ensembles d'objets de test, tels que des ensembles de gènes d'objets de test de groupe en grappes ainsi que de classer les grappes hiérarchiquement en fonction des ressemblances et des dissemblances des données biologiques correspondant aux objets de test. On fait appel à une méthode de combinaison de groupage non hiérarchique et de groupage hiérarchique pour réaliser, efficacement et utilement, un groupage hiérarchique de ces données biologiques sous forme d'ensembles de gènes très denses comprenant plusieurs milliers de sujets d'essai, des gènes, en l'occurrence. Les objets de test sont, tout d'abord, groupés de manière non hiérarchique en fonction des ressemblances et dissemblances de leurs données biologiques comme déterminé par des techniques de distance. Il est alors déterminé des valeurs représentatives, des valeurs moyennes par exemple, des données biologiques pour chaque grappe non hiérarchique des objets de test. On utilise ces valeurs représentatives pour grouper de manière hiérarchique les grappes non hiérarchiques. Les données biologiques de chaque objet de test sont affichées dans la rangée d'un tableau. Ces rangées sont disposées selon un groupage non hiérarchique et, par la suite, selon le groupage hiérarchique. Chaque valeur des données biologiques est codée par couleur en fonction des configurations d'affichage des données biologiques groupées hiérarchiquement.
États désignés : AE, AG, AL, AM, AT, AU, AZ, BA, BB, BG, BR, BY, BZ, CA, CH, CN, CR, CU, CZ, DE, DK, DM, DZ, EE, ES, FI, GB, GD, GE, GH, GM, HR, HU, ID, IL, IN, IS, JP, KE, KG, KP, KR, KZ, LC, LK, LR, LS, LT, LU, LV, MA, MD, MG, MK, MN, MW, MX, MZ, NO, NZ, PL, PT, RO, RU, SD, SE, SG, SI, SK, SL, TJ, TM, TR, TT, TZ, UA, UG, US, UZ, VN, YU, ZA, ZW.
Organisation régionale africaine de la propriété intellectuelle (ARIPO) (GH, GM, KE, LS, MW, MZ, SD, SL, SZ, TZ, UG, ZW)
Office eurasien des brevets (OEAB) (AM, AZ, BY, KG, KZ, MD, RU, TJ, TM)
Office européen des brevets (OEB) (AT, BE, CH, CY, DE, DK, ES, FI, FR, GB, GR, IE, IT, LU, MC, NL, PT, SE)
Organisation africaine de la propriété intellectuelle (OAPI) (BF, BJ, CF, CG, CI, CM, GA, GN, GW, ML, MR, NE, SN, TD, TG).
Langue de publication : anglais (EN)
Langue de dépôt : anglais (EN)