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Knowledge-based gene expression classification via matrix factorization

Schachtner, R. und Lutter, D. und Knollmüller, P. und Tomé, A. M. und Theis, Fabian J. und Schmitz, G. und Stetter, M. und Gómez Vilda, P. und Lang, Elmar (2008) Knowledge-based gene expression classification via matrix factorization. Bioinformatics 24 (15), S. 1688-1697.

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Zusammenfassung

Motivation: Modern machine learning methods based on matrix decomposition techniques, like independent component analysis (ICA) or non-negative matrix factorization (NMF), provide new and efficient analysis tools which are currently explored to analyze gene expression profiles. These exploratory feature extraction techniques yield expression modes (ICA) or metagenes (NMF). These extracted ...

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Dokumentenart:Artikel
Datum:2008
Institutionen:Biologie und Vorklinische Medizin > Institut für Biophysik und physikalische Biochemie > Prof. Dr. Elmar Lang
Identifikationsnummer:
WertTyp
10.1093/bioinformatics/btn245DOI
Dewey-Dezimal-Klassifikation:500 Naturwissenschaften und Mathematik > 570 Biowissenschaften, Biologie
Status:Veröffentlicht
Begutachtet:Unbekannt / Keine Angabe
An der Universität Regensburg entstanden:Unbekannt / Keine Angabe
Eingebracht am:05 Okt 2010 06:34
Zuletzt geändert:05 Okt 2010 06:34
Dokumenten-ID:16918
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