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Synopsis
L'extraction d'informations significatives à partir de données d'expression génique pose un grand défi à la communauté des chercheurs dans le domaine du calcul ainsi qu'aux biologistes. Il est possible de déterminer les modèles comportementaux des gènes tels que la nature de leur interaction, la similitude de leur comportement et ainsi de suite, grâce à l'analyse des données d'expression génique. Afin d'identifier différents modèles à partir de données d'expression génique, les techniques d'exploration de données sont essentielles. Les principales techniques d'exploration de données qui peuvent être appliquées pour l'analyse des données d'expression génique comprennent le regroupement, la classification, l'extraction de règles d'association, etc. Le clustering est une technique importante d'exploration de données pour l'analyse des données d'expression génique. Cependant, le clustering présente certains inconvénients. Pour surmonter les problèmes associés au clustering, le biclustering est introduit.
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- ÉditeurLAP Lambert Academic Publishing
- Date d'édition2015
- ISBN 10 3659746398
- ISBN 13 9783659746390
- ReliureBroché
- Langueanglais
- Nombre de pages56
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Biclustering of Microarray Gene Expression Data :
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LAP LAMBERT Academic Publishing, 2015
ISBN 10 : 3659746398
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Etat : New. Dieser Artikel ist ein Print on Demand Artikel und wird nach Ihrer Bestellung fuer Sie gedruckt. Autor/Autorin: Rengeswaran BalamuruganR. Balamurugan is currently working as a Senior Research Fellow for the DBT sponsored project at Bannari Amman Institute of Technology, Erode, Tamil Nadu, India. He received his M.E.and B.E. (Computer Science a. N° de réf. du vendeur 158429065
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Biclustering of Microarray Gene Expression Data : : With Heuristic Approach
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LAP Lambert Academic Publishing, 2015
ISBN 10 : 3659746398
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Taschenbuch. Etat : Neu. nach der Bestellung gedruckt Neuware - Printed after ordering - Extracting meaningful information from gene expression data poses a great challenge to the community of researchers in the field of computation as well as to biologists. It is possible to determine the behavioral patterns of genes such as nature of their interaction, similarity of their behavior and so on, through the analysis of gene expression data.In order to identify various patterns from gene expression data, data mining techniques are essential. Major data mining techniques which can be applied for the analysis of gene expression data include clustering, classification, association rule mining etc. Clustering is an important data mining technique for the analysis of gene expression data. However clustering has some disadvantages. To overcome the problems associated with clustering, biclustering is introduced. N° de réf. du vendeur 9783659746390
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Biclustering of Microarray Gene Expression Data :
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LAP Lambert Academic Publishing Jul 2015, 2015
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Taschenbuch. Etat : Neu. This item is printed on demand - it takes 3-4 days longer - Neuware -Extracting meaningful information from gene expression data poses a great challenge to the community of researchers in the field of computation as well as to biologists. It is possible to determine the behavioral patterns of genes such as nature of their interaction, similarity of their behavior and so on, through the analysis of gene expression data.In order to identify various patterns from gene expression data, data mining techniques are essential. Major data mining techniques which can be applied for the analysis of gene expression data include clustering, classification, association rule mining etc. Clustering is an important data mining technique for the analysis of gene expression data. However clustering has some disadvantages. To overcome the problems associated with clustering, biclustering is introduced. 56 pp. Englisch. N° de réf. du vendeur 9783659746390
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Biclustering of Microarray Gene Expression Data :
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Taschenbuch. Etat : Neu. Neuware -Extracting meaningful information from gene expression data poses a great challenge to the community of researchers in the field of computation as well as to biologists. It is possible to determine the behavioral patterns of genes such as nature of their interaction, similarity of their behavior and so on, through the analysis of gene expression data.In order to identify various patterns from gene expression data, data mining techniques are essential. Major data mining techniques which can be applied for the analysis of gene expression data include clustering, classification, association rule mining etc. Clustering is an important data mining technique for the analysis of gene expression data. However clustering has some disadvantages. To overcome the problems associated with clustering, biclustering is introduced.Books on Demand GmbH, Überseering 33, 22297 Hamburg 56 pp. Englisch. N° de réf. du vendeur 9783659746390
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