Two way clustering of Microarray Data using a Hybrid Approach

Malutan, Raul; Belean, Bogdan; Gómez Vilda, Pedro y Borda, Monica (2011). Two way clustering of Microarray Data using a Hybrid Approach. En: "34th International Conference onTelecommunications and Signal Processing (TSP), 2011", 18/08/2011 - 20/08/2011, Budapest, Hungria. ISBN 978-1-4577-1410-8.

Descripción

Título: Two way clustering of Microarray Data using a Hybrid Approach
Autor/es:
  • Malutan, Raul
  • Belean, Bogdan
  • Gómez Vilda, Pedro
  • Borda, Monica
Tipo de Documento: Ponencia en Congreso o Jornada (Artículo)
Título del Evento: 34th International Conference onTelecommunications and Signal Processing (TSP), 2011
Fechas del Evento: 18/08/2011 - 20/08/2011
Lugar del Evento: Budapest, Hungria
Título del Libro: Proceedings of 34th International Conference onTelecommunications and Signal Processing (TSP), 2011
Fecha: 2011
ISBN: 978-1-4577-1410-8
Materias:
Escuela: Facultad de Informática (UPM) [antigua denominación]
Departamento: Arquitectura y Tecnología de Sistemas Informáticos
Licencias Creative Commons: Reconocimiento - Sin obra derivada - No comercial

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Resumen

The Microarray technique is rather powerful, as it allows to test up thousands of genes at a time, but this produces an overwhelming set of data files containing huge amounts of data, which is quite difficult to pre-process, separate, classify and correlate for interesting conclusions to be extracted. Modern machine learning, data mining and clustering techniques based on information theory, are needed to read and interpret the information contents buried in those large data sets. Independent Component Analysis method can be used to correct the data affected by corruption processes or to filter the uncorrectable one and then clustering methods can group similar genes or classify samples. In this paper a hybrid approach is used to obtain a two way unsupervised clustering for a corrected microarray data.

Más información

ID de Registro: 13679
Identificador DC: http://oa.upm.es/13679/
Identificador OAI: oai:oa.upm.es:13679
URL Oficial: http://ieeexplore.ieee.org/xpl/articleDetails.jsp?arnumber=6043698
Depositado por: Memoria Investigacion
Depositado el: 20 Nov 2012 12:03
Ultima Modificación: 21 Abr 2016 13:00
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