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Ranking genes based on kernels

机译:基于内核对基因进行排名

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摘要

Retrieval queries in microarray databases can rank genes according either to their similarity by detecting functionally related genes, or to their importance by detecting genes with significant regulation role. Although both rankings are useful, they can be contradicting. For instance, similar highly ranked genes may have low importance and vice versa. Thus, we propose a Web-inspired kernel method for fusing the two rankings according to the user needs.
机译:微阵列数据库中的检索查询可以通过检测功能相关基因,根据基因的相似性,或通过检测具有重要调控作用的基因,根据基因的重要性对基因进行排名。尽管两个排名都很有用,但它们可能会矛盾。例如,相似的排名较高的基因可能重要性较低,反之亦然。因此,我们提出了一种基于Web的内核方法,用于根据用户需求融合两个排名。

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