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Data Mining of Determinants of Intrauterine Growth Retardation Revisited Using Novel Algorithms Generating Semantic Maps and Prototypical Discriminating Variable Profiles

机译:重新研究宫内发育迟缓的决定因素的数据挖掘使用产生语义图和原型区分变量的新型算法

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摘要

ObjectivesIntra-uterine growth retardation is often of unknown origin, and is of great interest as a “Fetal Origin of Adult Disease” has been now well recognized. We built a benchmark based upon a previously analysed data set related to Intrauterine Growth Retardation with 46 subjects described by 14 variables, related with the insulin-like growth factor system and pro-inflammatory cytokines, namely interleukin -6 and tumor necrosis factor -α.
机译:目的子宫内生长迟缓通常是未知原因,作为“成人疾病的胎儿起源”已引起人们的广泛关注。我们基于先前分析的与宫内发育迟缓相关的数据集建立了基准,该数据集由14个变量描述的46个受试者,这些变量与胰岛素样生长因子系统和促炎细胞因子(即白介素-6和肿瘤坏死因子-α)有关。

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