A Comparative Evaluation of Gene Set Analysis Techniques in Predictive Classification of Expression Samples

Kód výsledku v IS VaVaI
<a href="https://www.isvavai.cz/riv?ss=detail&h=RIV%2F68407700%3A21230%2F10%3A00169638" target="_blank" >RIV/68407700:21230/10:00169638 - isvavai.cz</a>
Výsledek na webu
—
DOI - Digital Object Identifier
—

Jazyk výsledku
angličtina
Název v původním jazyce
A Comparative Evaluation of Gene Set Analysis Techniques in Predictive Classification of Expression Samples
Popis výsledku v původním jazyce
We demonstrate how some recently developed techniques of set level gene expression data analysis may be exploited in the context of predictive classification of gene expression samples for the tasks of attribute selection and extraction. With four benchmark gene expression datasets, we empirically test the influence of these method on the predictive accuracy of constructed classification models in a comparative setting. Our results mainly indicate that gene set selection methods (SAM GS and the global test) can boost the predictive accuracy if used with caution.
Název v anglickém jazyce
A Comparative Evaluation of Gene Set Analysis Techniques in Predictive Classification of Expression Samples
Popis výsledku anglicky
We demonstrate how some recently developed techniques of set level gene expression data analysis may be exploited in the context of predictive classification of gene expression samples for the tasks of attribute selection and extraction. With four benchmark gene expression datasets, we empirically test the influence of these method on the predictive accuracy of constructed classification models in a comparative setting. Our results mainly indicate that gene set selection methods (SAM GS and the global test) can boost the predictive accuracy if used with caution.

Projekt
Výsledek vznikl pri realizaci vícero projektů. Více informací v záložce Projekty.
Návaznosti
P - Projekt vyzkumu a vyvoje financovany z verejnych zdroju (s odkazem do CEP)<br>Z - Vyzkumny zamer (s odkazem do CEZ)

Rok uplatnění
2010
Kód důvěrnosti údajů
S - Úplné a pravdivé údaje o projektu nepodléhají ochraně podle zvláštních právních předpisů

Název statě ve sborníku
International Conference on Bioinformatics, Computational Biology, Genomics and Chemoinformatics
ISBN
978-1-60651-017-9
ISSN
—
e-ISSN
—
Počet stran výsledku
5
Strana od-do
—
Název nakladatele
International Society for Research in Science and Technology (ISRST)
Místo vydání
Orlando
Místo konání akce
Orlando
Datum konání akce
12. 7. 2010
Typ akce podle státní příslušnosti
WRD - Celosvětová akce
Kód UT WoS článku
—

Podobné výsledky(10)