G - Physics – 06 – F
Patent
G - Physics
06
F
G06F 19/00 (2006.01)
Patent
CA 2375180
Methods and system for amplitude normalization and selection of data peaks from experimental data including polynucleotide data such as DNA, cDNA or mRNA from biotechnology experiments. The methods and systems include removing spectral overlap, spatially detrending and normalizing a multi-component data signal into experimental data from a desired experiment (e.g., biotechnology data). Standard data sizes are determined and data clutter is rejected for filtered experimental data. Data sizes are calibrated and error removed from experimental data. Data stutter is removed and the number of data values is reduced. The methods and system help automate the processing of experimental data to eliminate or reduce errors and leave processed experimental data in a format suitable for visual display, comparative analysis and other analysis. The methods and systems may help reduce or eliminate inconsistencies in processing experimental data that typically lead to unreliable or erroneous results. The methods and system of the present invention may be used to refine processing of biotechnology data with new techniques that can be used for bioinformatics and for other types of experimental data that are visual displayed (e.g., telecommunications data, electrical data for electrical devices, optical data, physical data, or other data).
L'invention concerne des procédés et un système pour la normalisation d'amplitude et la sélection de pics de données à partir de données d'expérimentation qui comprennent des données polynucléotidiques du type ADN, ADNc ou ARNm provenant d'expériences de biotechnologie. Les procédés et le système en question permettent d'éliminer le chevauchement spectral, d'éliminer la tendance spatiale et de normaliser un signal de données à composantes multiples dans les données d'expérimentation de l'expérience concernée (par exemple, pour des données de biotechnologie). On détermine des tailles de données types et on rejette les amas (clutter) de données pour obtenir des données d'expérimentation filtrées. Les tailles de données sont étalonnées et les erreurs sont supprimées dans les données d'expérimentation. On élimine les sous-pics (stutter) de données, et le nombre des valeurs de données est réduit. Les procédés et le système considérés favorisent l'automatisation du traitement des données d'expérimentation, afin d'éliminer ou de réduire les erreurs et de présenter les données d'expérimentation traitées dans un format adapté à l'affichage et à l'analyse comparative ou autre. Ces procédés et ce système peuvent en outre favoriser la réduction ou l'élimination des incohérences qui, dans le traitement des données d'expérimentation, se traduisent généralement par des résultats non fiables ou erronés. On peut aussi les utiliser pour affiner le traitement des données de biotechnologie par le biais de nouvelles techniques susceptibles d'être appliquées en bioinformatique ou à d'autres types de données d'expérimentation destinées à être affichées (par exemple, données de télécommunication, données électriques pour dispositifs électriques, données optiques, données physiques ou autres).
Durham Jayson T.
Grace Dennis R.
Digital Gene Technologies Inc.
Gowling Lafleur Henderson Llp
LandOfFree
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