iterClust: a statistical framework for iterative clustering analysis

Ding Hongxu; Wang Wanxin; Califano Andrea

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iterClust: a statistical framework for iterative clustering analysis

机译：迭代：迭代聚类分析的统计框架

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Motivation: In a scenario where populations A, B1 and B2 (subpopulations of B) exist, pronounced differences between A and B may mask subtle differences between B1 and B2.

机译：动机：在存在群体A，B1和B2（B）的群体存在的情况下，A和B之间的发音差异可以掩盖B1和B2之间的微妙差异。

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来源
《Bioinformatics》 |2018年第16期|共2页
作者
Ding Hongxu; Wang Wanxin; Califano Andrea;
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作者单位

Columbia Univ Dept Syst Biol New York NY 10027 USA;

Stanford Univ Dept Bioengn Stanford CA 94305 USA;

Columbia Univ Dept Syst Biol New York NY 10027 USA;

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原文格式 PDF
正文语种 eng
中图分类生物工程学（生物技术）;
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