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Online Analytical Processing (OLAP): A Fast and Effective Data Mining Tool for Gene Expression Databases

机译：在线分析处理（OLAP）：一种用于基因表达数据库的快速有效的数据挖掘工具

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Gene expression databases contain a wealth of information, but current data mining tools are limited in their speed and effectiveness in extracting meaningful biological knowledge from them. Online analytical processing (OLAP) can be used as a supplement to cluster analysis for fast and effective data mining of gene expression databases. We used Analysis Services 2000, a product that ships with SQLServer2000, to construct an OLAP cube that was used to mine a time series experiment designed to identify genes associated with resistance of soybean to the soybean cyst nematode, a devastating pest of soybean. The data for these experiments is stored in the soybean genomics and microarray database (SGMD). A number of candidate resistance genes and pathways were found. Compared to traditional cluster analysis of gene expression data, OLAP was more effective and faster in finding biologically meaningful information. OLAP is available from a number of vendors and can work with any relational database management system through OLE DB.
机译：基因表达数据库包含大量信息，但是当前的数据挖掘工具在从中提取有意义的生物学知识的速度和有效性方面受到限制。在线分析处理（OLAP）可以用作聚类分析的补充，以快速有效地进行基因表达数据库的数据挖掘。我们使用了随SQLServer2000一起提供的产品Analysis Services 2000来构建一个OLAP多维数据集，该多维数据集用于挖掘时间序列实验，该实验旨在识别与大豆对破坏性大豆害虫大豆囊线虫的抗性相关的基因。这些实验的数据存储在大豆基因组和微阵列数据库（SGMD）中。发现了许多候选抗性基因和途径。与传统的基因表达数据的聚类分析相比，OLAP在查找生物学上有意义的信息时更有效，更快捷。 OLAP可从许多供应商处获得，并且可以通过OLE DB与任何关系数据库管理系统一起使用。

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