Kinh doanh - Marketing
Kinh tế quản lý
Biểu mẫu - Văn bản
Tài chính - Ngân hàng
Công nghệ thông tin
Tiếng anh ngoại ngữ
Kĩ thuật công nghệ
Khoa học tự nhiên
Khoa học xã hội
Văn hóa nghệ thuật
Sức khỏe - Y tế
Văn bản luật
Nông Lâm Ngư
Kỹ năng mềm
Luận văn - Báo cáo
Giải trí - Thư giãn
Tài liệu phổ thông
Văn mẫu
Giới thiệu
Đăng ký
Đăng nhập
Tìm
Danh mục
Kinh doanh - Marketing
Kinh tế quản lý
Biểu mẫu - Văn bản
Tài chính - Ngân hàng
Công nghệ thông tin
Tiếng anh ngoại ngữ
Kĩ thuật công nghệ
Khoa học tự nhiên
Khoa học xã hội
Văn hóa nghệ thuật
Y tế sức khỏe
Văn bản luật
Nông lâm ngư
Kĩ năng mềm
Luận văn - Báo cáo
Giải trí - Thư giãn
Tài liệu phổ thông
Văn mẫu
Thông tin
Điều khoản sử dụng
Quy định bảo mật
Quy chế hoạt động
Chính sách bản quyền
Giới thiệu
Đăng ký
Đăng nhập
0
Trang chủ
Khoa Học Tự Nhiên
Sinh học
Robust gene selection methods using weighting schemes for microarray data analysis
Đang chuẩn bị liên kết để tải về tài liệu:
Robust gene selection methods using weighting schemes for microarray data analysis
Hiếu Dụng
72
15
pdf
Đang chuẩn bị nút TẢI XUỐNG, xin hãy chờ
Tải xuống
A common task in microarray data analysis is to identify informative genes that are differentially expressed between two different states. Owing to the high-dimensional nature of microarray data, identification of significant genes has been essential in analyzing the data. |
TÀI LIỆU LIÊN QUAN
GOexpress: An R/Bioconductor package for the identification and visualisation of robust gene ontology signatures through supervised learning of gene expression data
GBAT: A gene-based association test for robust detection of trans-gene regulation
Leveraging local ancestry to detect gene-gene interactions in genome-wide data
Human cleaving embryos enable robust homozygotic nucleotide substitutions by base editors
Finding minimum gene subsets with heuristic breadth-first search algorithm for robust tumor classification
Disease gene prioritization by integrating tissue-specific molecular networks using a robust multi-network model
A biological network-based regularized artificial neural network model for robust phenotype prediction from gene expression data
A Bregman-proximal point algorithm for robust non-negative matrix factorization with possible missing values and outliers - application to gene expression analysis
The Pectobacterium pangenome, with a focus on Pectobacterium brasiliense, shows a robust core and extensive exchange of genes from a shared gene pool
Gene flow analysis method, the D-statistic, is robust in a wide parameter space
crossorigin="anonymous">
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.