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Comparison of unsupervised and supervised gene selection methods

Herold, Daniela, Lutter, D., Schachtner, R., Tome, A. M., Schmitz, G. und Lang, E. W. (2008) Comparison of unsupervised and supervised gene selection methods. Conf Proc IEEE Eng Med Biol Soc 2008, S. 5212-5215.

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Zusammenfassung

Modern machine learning methods based on matrix decomposition techniques like Independent Component Analysis (ICA) provide new and efficient analysis tools which are currently explored to analyze gene expression profiles. These exploratory feature extraction techniques yield informative expression modes (ICA) which are considered indicative of underlying regulatory processes. Their most strongly ...

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Dokumentenart:Artikel
Datum:2008
Institutionen:Medizin > Institut für Funktionelle Genomik > Lehrstuhl für Funktionelle Genomik (Prof. Oefner)
Identifikationsnummer:
WertTyp
10.1109/IEMBS.2008.4650389DOI
19163892PubMed-ID
Dewey-Dezimal-Klassifikation:600 Technik, Medizin, angewandte Wissenschaften > 610 Medizin
Status:Veröffentlicht
Begutachtet:Ja, diese Version wurde begutachtet
An der Universität Regensburg entstanden:Zum Teil
Dokumenten-ID:34368
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