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Compositional Data Analysis of Microbiome and Any-Omics Datasets: A Validation of the Additive Logratio Transformation

RiuNet: Repositorio Institucional de la Universidad Politécnica de Valencia

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Compositional Data Analysis of Microbiome and Any-Omics Datasets: A Validation of the Additive Logratio Transformation

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Greenacre, M.; Martínez-Álvaro, M.; Blasco Mateu, A. (2021). Compositional Data Analysis of Microbiome and Any-Omics Datasets: A Validation of the Additive Logratio Transformation. Frontiers in Microbiology. 12:1-11. https://doi.org/10.3389/fmicb.2021.727398

Por favor, use este identificador para citar o enlazar este ítem: http://hdl.handle.net/10251/183405

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Título: Compositional Data Analysis of Microbiome and Any-Omics Datasets: A Validation of the Additive Logratio Transformation
Autor: Greenacre, Michael Martínez-Álvaro, Marina Blasco Mateu, Agustín
Entidad UPV: Universitat Politècnica de València. Departamento de Ciencia Animal - Departament de Ciència Animal
Fecha difusión:
Resumen:
[EN] Microbiome and omics datasets are, by their intrinsic biological nature, of high dimensionality, characterized by counts of large numbers of components (microbial genes, operational taxonomic units, RNA transcripts, ...[+]
Palabras clave: Compositional data , Dimension reduction , Logratio transformation , Logratio geometry , Logratio variance , Procrustes correlation , Variable selection
Derechos de uso: Reconocimiento (by)
Fuente:
Frontiers in Microbiology. (issn: 1664-302X )
DOI: 10.3389/fmicb.2021.727398
Editorial:
Frontiers Media SA
Versión del editor: https://doi.org/10.3389/fmicb.2021.727398
Coste APC: 3700
Código del Proyecto:
info:eu-repo/grantAgreement/AEI/Plan Estatal de Investigación Científica y Técnica y de Innovación 2017-2020/PID2020-115558GB-C21/ES/CREACION DE DOS LINEAS SELECCIONADAS POR EFICIENCIA ALIMENTARIA Y POR RESILIENCIA/
info:eu-repo/grantAgreement/GENERALITAT VALENCIANA//AICO%2F2020%2F349//AUMENTO DE LA LONGEVIDAD Y LA RESILIENCIA EN LINEAS MATERNAS COMERCIALES DE CONEJO /
Agradecimientos:
Support is acknowledged from the Spanish National Plan of Scientific Research, Project PID2020-115558GB-C21.
Tipo: Artículo

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