pathway analysis, microRNAs, phenotype classification, RNA-Seq;
机译:基于优化的不完全生物学知识转化为概率结构的框架及其在离散表型分类中利用基因/蛋白质信号通路的应用
机译:分类器设计通过规则化的最大似然给出了特征分布的不确定性类别,并将生物途径知识纳入稳态表型分类
机译:转录后的空气污染氧化对胆固醇生物合成途径促进肺应激表型
机译:使用主成分分析提高了BackProjagation神经网络的分类方法的准确性
机译:在小型数据集上使用前馈神经网络合成其他训练数据,以提高视觉数据的分类准确性。
机译:分类器设计通过正常化的最大可能性以及在稳态表型分类中掺入生物途径知识的不确定性分布的不确定性等级
机译:途径分析后的转录后知识增加了表型分类的准确性