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Ensemble of rankers for efficient gene signature extraction in smoke exposure classification

机译:在烟雾暴露分类中有效提取基因标记的等级组合

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摘要

BackgroundSystem toxicology aims at understanding the mechanisms used by biological systems to respond to toxicants. Such understanding can be leveraged to assess the risk of chemicals, drugs, and consumer products in living organisms. In system toxicology, machine learning techniques and methodologies are applied to develop prediction models for classification of toxicant exposure of biological systems. Gene expression data (RNA/DNA microarray) are often used to develop such prediction models.
机译:背景系统毒理学旨在了解生物系统对毒物作出反应的机制。可以利用这种理解来评估生物体中化学物质,药物和消费品的风险。在系统毒理学中,机器学习技术和方法学被用于开发预测模型,以对生物系统的毒物暴露进行分类。基因表达数据(RNA / DNA微阵列)通常用于开发此类预测模型。

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