TAILIEUCHUNG - Báo cáo y học: "The LeFE algorithm: embracing the complexity of gene expression in the interpretation of microarray data"

Tuyển tập các báo cáo nghiên cứu về y học được đăng trên tạp chí y học Critical Care giúp cho các bạn có thêm kiến thức về ngành y học đề tài: The LeFE algorithm: embracing the complexity of gene expression in the interpretation of microarray data. | Open Access Method The LeFE algorithm embracing the complexity of gene expression in the interpretation of microarray data Gabriel S Eichler Mark Reimers David Kane and John N Weinstein Addresses Genomics and Bioinformatics Groups Laboratory of Molecular Pharmacology Center for Cancer Research National Cancer Institute National Institutes of Health Bethesda Maryland 20892 USA. Tioinformatics Program Boston University Cummington St Boston Massachusetts 02215 USA. Virginia Commonwealth University Biostatistics Department E Marshall St Richmond Virginia 23284 USA. SRA International Fair Lakes Court Fairfax Virginia 22033 USA. Correspondence John N Weinstein. Email weinstein@ Published 10 September 2007 Genome Biology 2007 8 RI87 doi gb-2007-8-9-rI 87 The electronic version of this article is the complete one and can be found online at http 2007 8 9 RI87 Received 15 February 2007 Revised 29 June 2007 Accepted I0 September 2007 2007 Eichler et al. licensee BioMed Central Ltd. This is an open access article distributed under the terms of the Creative Commons Attribution License http licenses by which permits unrestricted use distribution and reproduction in any medium provided the original work is properly cited. Abstract Interpretation of microarray data remains a challenge and most methods fail to consider the complex nonlinear regulation of gene expression. To address that limitation we introduce Learner of Functional Enrichment LeFE a statistical machine learning algorithm based on Random Forest and demonstrate it on several diverse datasets smoker never smoker breast cancer classification and cancer drug sensitivity. We also compare it with previously published algorithms including Gene Set Enrichment Analysis. LeFE regularly identifies statistically significant functional themes consistent with known biology. Background Data from microarrays and other high-throughput molecular profiling platforms .

TỪ KHÓA LIÊN QUAN
TÀI LIỆU MỚI ĐĂNG
TAILIEUCHUNG - Chia sẻ tài liệu không giới hạn
Địa chỉ : 444 Hoang Hoa Tham, Hanoi, Viet Nam
Website : tailieuchung.com
Email : tailieuchung20@gmail.com
Tailieuchung.com là thư viện tài liệu trực tuyến, nơi chia sẽ trao đổi hàng triệu tài liệu như luận văn đồ án, sách, giáo trình, đề thi.
Chúng tôi không chịu trách nhiệm liên quan đến các vấn đề bản quyền nội dung tài liệu được thành viên tự nguyện đăng tải lên, nếu phát hiện thấy tài liệu xấu hoặc tài liệu có bản quyền xin hãy email cho chúng tôi.
Đã phát hiện trình chặn quảng cáo AdBlock
Trang web này phụ thuộc vào doanh thu từ số lần hiển thị quảng cáo để tồn tại. Vui lòng tắt trình chặn quảng cáo của bạn hoặc tạm dừng tính năng chặn quảng cáo cho trang web này.