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Unsupervised gene selection using biological knowledge : application in sample clustering

机译:利用生物学知识进行无监督基因选择:在样品聚类中的应用

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摘要

BackgroundClassification of biological samples of gene expression data is a basic building block in solving several problems in the field of bioinformatics like cancer and other disease diagnosis and making a proper treatment plan. One big challenge in sample classification is handling large dimensional and redundant gene expression data. To reduce the complexity of handling this high dimensional data, gene/feature selection plays a major role.
机译:背景基因表达数据的生物学样本的分类是解决诸如癌症和其他疾病诊断之类的生物信息学领域中的若干问题并制定适当的治疗计划的基本组成部分。样品分类的一大挑战是处理大尺寸和冗余基因表达数据。为了降低处理此高维数据的复杂性,基因/特征选择起着重要作用。

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