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Variable Selection for Multifactorial Genomic Data

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Variable Selection for Multifactorial Genomic Data

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Tarazona Campos, S.; Prado-López, S.; Dopazo, J.; Ferrer Riquelme, AJ.; Conesa, A. (2012). Variable Selection for Multifactorial Genomic Data. Chemometrics and Intelligent Laboratory Systems. 110(1):113-122. doi:10.1016/j.chemolab.2011.10.012

Por favor, use este identificador para citar o enlazar este ítem: http://hdl.handle.net/10251/64780

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Metadatos del ítem

Título: Variable Selection for Multifactorial Genomic Data
Autor:
Entidad UPV: Universitat Politècnica de València. Departamento de Estadística e Investigación Operativa Aplicadas y Calidad - Departament d'Estadística i Investigació Operativa Aplicades i Qualitat
Fecha difusión:
Resumen:
[EN] Dimension reduction techniques are used to explore genomic data. Due to the large number of variables (genes) included in this kind of studies, variable selection methods are needed to identify the most responsive genes ...[+]
Palabras clave: Gene expression , Multifactorial data , Principal component analysis , Variable selection
Derechos de uso: Reserva de todos los derechos
Fuente:
Chemometrics and Intelligent Laboratory Systems. (issn: 0169-7439 )
DOI: 10.1016/j.chemolab.2011.10.012
Editorial:
Elsevier
Versión del editor: https://dx.doi.org/10.1016/j.chemolab.2011.10.012
Agradecimientos:
This work was partially funded by Spanish Ministry of Science and Innovation [grants BIO2008-05266-E and DPI2008-06880-C03-03/DPI] and by Universidad Politecnica de Valencia [UPV-PAID 05-09]. The English revision of this ...[+]
Tipo: Artículo

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