저희 benebiosis를 방문해 주셔서 감사합니다:::::::::::::::::::::::::::

BIOALMA 한국공식대리점

스페인의 bioinformatics 전문회사인 Bioalma는 베네비오와 대리점 계약을 맺고 한국에 우수한 생물정보학 관련 솔루션을 제공하게 되었습니다. 저희는 최근 실용화 단계에 들어선 microarray 기술을 관리 개발하고, 최근 방대화 되고 있는 실험정보를 체계적으로 관리할 수 있는 tool을 제공하고 있는 Bioalma사와의 협력을 기쁘게 생각합니다.

Bioalma는 2000년에 창립한 회사이지만 유럽 내에서 이미 많은 고객을 확보하고
있으며, 다음과 같은 분야에서 bioinformatics solution을 제공해 드립니다.

DNA micro array

microarray 실험에 요구되거나 만들어진 정보를 분석하고 관리하는 데 필요한
bioinformatics system을 제공해 드립니다. 여기에는, microarray 실험을 디자인하거나 ALMA가 특허를 취득한 방법인 SOTA clustering methodology를 포함합니다.

JSOTA

Brief…

This is BIOALMA´s propietary clustering algorithm for microarray analysis. The Java Self-Organising Tree Algorithm (JSOTA), is a neural network that grows adopting the topology of a binary tree. The result of the algorithm is a hierarchical cluster obtained with the accuracy and robustness of a neural network. JSOTA clustering confers several advantages over classical clustering methods (see article).

More…

JSOTA is an implementation of the JSOTA Algorithm that includes a window interface written in Java and the JSOTA core written in C++. This makes the program very easy to use whilst ensuring that the computationally-intensive part runs very fast. It is available for a wide range of platforms.

§ JSOTA is a divisive method. The growing can be stopped at the desired hierarchical level.

§ A criterion to stop the growing of the tree, based on the approximate distribution of probability obtained by randomisation of the original data set, is provided.

§ Obtaining average gene expression patterns is a built-in feature of the algorithm.

§ Since JSOTA runtimes are approximately linear with the number of items to be classified, it is especially suitable for dealing with huge amounts of data, making it possible to use the system on small computers.

§ JSOTA can be applied to any data providing that they can be coded as a series of numbers and that a computable measure of similarity between data items can be used.

§ JSOTA maps Gene Ontology data into the structure of clusters. You can test the power of the JSOTA algorithm by clicking on the next button

or you might also would like to

Brief info

almaZen Systemⓒ is the only currently available that assists researchers in organizing, managing and analyzing the large number of biological samples involved in a typical DNA array experiment.

The system is bioalma's answer to the problem of management of the thousands of clones involved in the fabrication of a DNA microarray. The system incorporates a unique protocol, that allows storage of any type of information on a clone (accession numbers, identifiers, descriptions, images, text files, documents...) The accessing to the functional description of the clones and the recording of any incidences are trivial tasks with almaZen.

The system is oriented towards microtiter plates and includes several tools for storing, manipulating and annotating all relevant information relative to the sequences to be incorporated within the DNA microarray. Thanks to almaZen, identification of each spot on the microarray and review of all manipulations from its entry into the laboratory are easy and intuitive.

An important advantage of almaZen is that is a completely web-browser based application, with no software installation required on the client computer. A single almaZen license serves for an unlimited number of users!

More

PlateLogic
Plate Management
Stores all the relative information to its clones and multiwells in a quick and easy access database.

ArrayLogic
Array Management
Manages thousands of clones involved in the fabrication of a DNA array.

AnaLogic
Data Analysis
Allows the analysis of comparative microarray experiments and the tracking of all features from the slides to the original microtiter plates.

Other interesting features of almaZen System ⓒ include:

§ Microarray platform independent
Users can look up data from any workstation, even in their own home, as it is possible to access the system from any Web browser.

§ Multi-user and multi-level access
Only authorized users are able to modify the content of the database.

§ Minimum hardware requirements
Only a standard PC is required for fast results.

§ Relational database-based system

§ Easy Integration
Designed to facilitate integration of other external information on clones into system's database.

§ Open and flexible system
Can be adapted to any DNA array laboratory.

Additional Content

To visualize an on-line demo of almaZen, please click next button

You may also want to download our PDF Documentation or Users Manual, describing almaZen's most powerful features

Detailed video info can be found here

To request a promotional almaZen Demo CD, please enter this section

Information Extraction

현재 진행하고 있는 실험에 관련된 생물학적 정보와 참고문헌을 자동적으로 발견하고 추출하는 매우 높은 효율의 통계학적 방법의 시스템을 제공해 드립니다.

인간유전체 프로젝트의 완성은 생물학이 정보과학이 된 새로운 시대를 예고해 왔습니다. 이러한 새시대에, 정보의 공유는 과학적 발견의 중요한 특성이 되어가고 있습니다. 시간이 지날수록 효율적인 지식관리는 생물공학과 제약산업의 중요한 요소가 될 것입니다.

종이로 출판되는 학술저널의 공표는 우리가 아는 데로 매우 느리고 비쌉니다. 게다가 회사들이 가지고 있는 학술 문헌 정보의 80%는 아직도 텍스트 문헌 형식으로 보존되고 있습니다. (Ah-Hwee Tan in "Text Mining: The state of the art and the challenges"). 따라서 가장 중요한 발견들을 빠르고 분별력 있게 그리고 바로 사용할 수 있는 형태로 퍼뜨릴 수 있는 도구를 제공하기 위해서는 전문화된 문서를 탐색하고, 정보를 추출하여 대량으로 이용할 수 있는 시스템을 필요로 하였습니다.

다양하고 서로 다른 생물학 데이터 베이스와 문서 저장소에서 지식을 추출하는 문제를 해결하기 위해 Bioalma사는 이러한 데이터베이스에 숨겨져 있는 지식을 찾아낼 수 있는 a Knowledge Server (AlmaKnowledgeServer - AKS)를 개발하였습니다. 이 시스템은 연구를 진행하는 데 중요한 지식을 발견하는 데 도움이 되는 체계화된 도구를 제공해 드립니다.