Geneclust是用于基因表达微阵列数据的探索性分析的Geneshaving方法的用户友好的实现。通过飙升的兴趣来搜索基因表达微阵列数据中可解释的生物学结构的兴趣来激励。
Geneclust包括两个基本功能：
GeneClust JS是一个JavaScript在浏览器中运行的Geneclust的实现，适用于对相对较小的数据集的分析（例如约100个样本和几千个基因）。需要一个相对现代的浏览器（已知为Chrome和Firefox的最新版本）。
Geneclust也可作为本地计算机下载和安装的本机可执行文件。最新版本的包装可用于R编程环境的源代码表单。S-Plus平台的旧包仍然可用。
S-Plus的最新版本为1.0b11，截至2002年3月28日。以下是下载各种二进制包的链接。此时S-Plus版本的源包不公开可用;联系Kim-Anh博士为私人访问私人频道。以下是支持的平台。
当前R版本仅用为源代码包。提供了编译平台源代码的说明。该软件包最近安装并在64位Gentoo Linux，Java 1.6.0和R 2.10.1版下进行测试，但最近版本的R，Java和Linux应该有效。提供其他平台可以使用，只要您首先安装必要的软件开发组件。
UNIX S-Plus 5.1或6.0 JREESE 1.3.1或更高版本Win2000 S-Plus 2000或6.0
总之，安装过程将在指定目录中创建一个目录层次结构。该层次结构的主要组成部分是用于启动包的可执行文件，用于运行用户界面的Java应用程序，R / S-Plus代码加载数据，并在R / S-Plus，帮助程序应用程序中生成图形输出和动态加载的库，文档和示例。
更具体地，目录层次结构包括以下内容。请注意，所描述的层次结构是在Linux / UNIX平台上的R版本的典型安装，并且对于S-Plus版本和/或Windows平台可能会略有不同。
通过运行此shell脚本启动该软件。该脚本初始化指定包的其他组件的位置的必要环境变量，并使用适当的参数调用Java应用程序前端。
此文件包含应用程序所需的环境变量的默认定义。单个用户可以通过将其在其主目录中的“.geneclustrc”文件中或调用应用程序的目录中来覆盖此文件中指定的默认值。
此目录包含HTML文档（'Geneclust.html'）的形式的基本帮助页面，并支持图像和样式表。它还包含文件“版权”和“许可证”，它管理您的版权并使用此软件。
此目录包含用于多个示例数据集的数据和分类文件。
这是控制用户体验的前端Java应用程序。它需要许多环境变量可以正确设置为正常工作，因此不应由用户直接调用。
此目录包含R / S-Plus源代码，用于读取数据和生成图形输出。
This directory contains a helper application (‘pty’) for running the R application as a back end process controlled by the front end Java application, and a dynamically loaded library (’S.so’) for performing the most computationally intensive parts of the geneshaving algorithm.
以下泛型指令描述了如何安装Geneclust的R版本。给出了命令行的地方，我们使用了Ubuntu 10.10进行特异性。对于其他平台，请使用所需的等效命令。有关帮助，请参阅我们的支持论坛。
在Ubuntu 10.10上：
> sudo apt-get libgsl0ldbl libgsl0-dev libatlas-dev libatlas3gf-base您还需要安装R，C编译器和Java运行时环境（JRE）为您的平台。
> tar xvzf ./geneclust-1.0.1.tgz> cd geneclust-1.0.1
> sudo mkdir“一些位置”
要么：
将全局环境变量$ installDIR设置为要安装Geneclust的位置：
>导出installdir =一些现有位置要么：
编辑第38行并将该位置放在那里。
> vi ./install.
> ./install.如果写入安装目录需要root权限，则可以实现这一点的一种方法是：
> sudo ./install.为了满足自己，脚本不会执行任何不需要的操作，请在此之前非常仔细阅读安装脚本。更安全的选项是暂时更改目录的权限，以便安装持续时间或使用沙箱。
我们不再可以访问可以运行S-Plus版本的平台，因此我们可以给出的最佳建议是：
祝好运。
从我们的笔记本电脑运行Redhat 7.1和S-Plus 6.0获取。
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Geneclust由Kim-Anh Do，Rumiana Nikolova，Paul Roebuck和Bradley扫帚的版权所有。
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文件中给出的其他版权是：java / src / edu / stanford / ejalbert / browerlauncher.java
版权所有1999 by Eric Albert（ejalbert@cs.stanford.edu）
Trevor Hastie，Robert Tibshirani，Michael Eisen，Patrick Brown，Doug Ross，Uwe Scherf，John Weinstein，Ash Alizadeh，Louis Staudt和David Botstein（2000）。基因剃须：表达式数组的新一类聚类方法（HTML.）斯坦福大学统计系技术报告。
Robert Tibshirani，Trevor Hastie，Mike Eisen，Doug Ross，David Botstein和Patrick Brown（1999）。用于分析DNA微阵列数据的聚类方法（PS.）斯坦福大学统计系技术报告。
Laura Lazzeroni和Art Owen（2000）。Gene表达数据的格子模型（PS.那PDF.）斯坦福大学统计系技术报告。