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Performance evaluation of algorithms for the classification of metabolic 1H NMR fingerprints

Hochrein, Jochen, Klein, Matthias S., Zacharias, Helena, Li, Juan, Wijffels, Gene, Schirra, Horst Joachim, Spang, Rainer, Oefner, Peter J. und Gronwald, Wolfram (2012) Performance evaluation of algorithms for the classification of metabolic 1H NMR fingerprints. Journal of proteome research 11 (12), S. 6242-6251.

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Zusammenfassung

Nontargeted metabolite fingerprinting is increasingly applied to biomedical classification. The choice of classification algorithm may have a considerable impact on outcome. In this study, employing nested cross-validation for assessing predictive performance, six binary classification algorithms in combination with different strategies for data-driven feature selection were systematically ...

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Dokumentenart:Artikel
Datum:Dezember 2012
Institutionen:Medizin > Institut für Funktionelle Genomik > Lehrstuhl für Funktionelle Genomik (Prof. Oefner)
Medizin > Institut für Funktionelle Genomik > Lehrstuhl für Statistische Bioinformatik (Prof. Spang)
Identifikationsnummer:
WertTyp
23116257PubMed-ID
10.1021/pr3009034DOI
Klassifikation:
NotationArt
AlgorithmsMESH
AnimalsMESH
Area Under CurveMESH
CattleMESH
Computational Biology/methodsMESH
Glomerulonephritis/urineMESH
HumansMESH
Least-Squares AnalysisMESH
MetabolomeMESH
Metabolomics/methodsMESH
Milk/chemistryMESH
Nuclear Magnetic Resonance, Biomolecular/methodsMESH
Polycystic Kidney, Autosomal Dominant/urineMESH
ROC CurveMESH
Reproducibility of ResultsMESH
Sheep/bloodMESH
SoftwareMESH
Support Vector MachinesMESH
Dewey-Dezimal-Klassifikation:500 Naturwissenschaften und Mathematik > 500 Naturwissenschaften
500 Naturwissenschaften und Mathematik > 570 Biowissenschaften, Biologie
600 Technik, Medizin, angewandte Wissenschaften > 610 Medizin
Status:Veröffentlicht
Begutachtet:Ja, diese Version wurde begutachtet
An der Universität Regensburg entstanden:Zum Teil
Eingebracht am:08 Aug 2014 11:23
Zuletzt geändert:18 Jan 2016 15:22
Dokumenten-ID:30579
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