![](/images/graphics-bg.png)
Multiple Suboptimal Solutions for Prediction Rules in Gene Expression Data
المؤلفون المشاركون
Eguchi, Shinto
Pritchard, Mari
Komori, Osamu
المصدر
Computational and Mathematical Methods in Medicine
العدد
المجلد 2013، العدد 2013 (31 ديسمبر/كانون الأول 2013)، ص ص. 1-14، 14ص.
الناشر
Hindawi Publishing Corporation
تاريخ النشر
2013-04-16
دولة النشر
مصر
عدد الصفحات
14
التخصصات الرئيسية
الملخص EN
This paper discusses mathematical and statistical aspects in analysis methods applied to microarray gene expressions.
We focus on pattern recognition to extract informative features embedded in the data for prediction of phenotypes.
It has been pointed out that there are severely difficult problems due to the unbalance in the number of observed genes compared with the number of observed subjects.
We make a reanalysis of microarray gene expression published data to detect many other gene sets with almost the same performance.
We conclude in the current stage that it is not possible to extract only informative genes with high performance in the all observed genes.
We investigate the reason why this difficulty still exists even though there are actively proposed analysis methods and learning algorithms in statistical machine learning approaches.
We focus on the mutual coherence or the absolute value of the Pearson correlations between two genes and describe the distributions of the correlation for the selected set of genes and the total set.
We show that the problem of finding informative genes in high dimensional data is ill-posed and that the difficulty is closely related with the mutual coherence.
نمط استشهاد جمعية علماء النفس الأمريكية (APA)
Komori, Osamu& Pritchard, Mari& Eguchi, Shinto. 2013. Multiple Suboptimal Solutions for Prediction Rules in Gene Expression Data. Computational and Mathematical Methods in Medicine،Vol. 2013, no. 2013, pp.1-14.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-499000
نمط استشهاد الجمعية الأمريكية للغات الحديثة (MLA)
Komori, Osamu…[et al.]. Multiple Suboptimal Solutions for Prediction Rules in Gene Expression Data. Computational and Mathematical Methods in Medicine No. 2013 (2013), pp.1-14.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-499000
نمط استشهاد الجمعية الطبية الأمريكية (AMA)
Komori, Osamu& Pritchard, Mari& Eguchi, Shinto. Multiple Suboptimal Solutions for Prediction Rules in Gene Expression Data. Computational and Mathematical Methods in Medicine. 2013. Vol. 2013, no. 2013, pp.1-14.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-499000
نوع البيانات
مقالات
لغة النص
الإنجليزية
الملاحظات
Includes bibliographical references
رقم السجل
BIM-499000
قاعدة معامل التأثير والاستشهادات المرجعية العربي "ارسيف Arcif"
أضخم قاعدة بيانات عربية للاستشهادات المرجعية للمجلات العلمية المحكمة الصادرة في العالم العربي
![](/images/ebook-kashef.png)
تقوم هذه الخدمة بالتحقق من التشابه أو الانتحال في الأبحاث والمقالات العلمية والأطروحات الجامعية والكتب والأبحاث باللغة العربية، وتحديد درجة التشابه أو أصالة الأعمال البحثية وحماية ملكيتها الفكرية. تعرف اكثر
![](/images/kashef-image.png)