Schachtner, R., Lutter, D., Knollmüller, P., Tomé, A. M., Theis, Fabian J., Schmitz, G., Stetter, M., 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 ...

Bibliographische Daten exportieren
Dokumentenart: | Artikel | ||||
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Datum: | 2008 | ||||
Institutionen: | Biologie und Vorklinische Medizin > Institut für Biophysik und physikalische Biochemie > Prof. Dr. Elmar Lang | ||||
Identifikationsnummer: |
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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: | 08 Mrz 2017 08:27 | ||||
Dokumenten-ID: | 16918 |