Biclustering de dados de expressão genética de microarranjos - Rengeswaran, Balamurugan;Annadasampalayam Mathaiyan, N;Kandasamy, Premalatha
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Extrair informações significativas dos dados de expressão genética representa um grande desafio para a comunidade de investigadores na área da computação, bem como para os biólogos. É possível determinar os padrões comportamentais dos genes, tais como a natureza da sua interação, a semelhança do seu comportamento, etc., através da análise dos dados de expressão genética. Para identificar vários padrões a partir dos dados de expressão genética, as técnicas de mineração de dados são essenciais. As principais técnicas de mineração de dados que podem ser aplicadas para a análise de dados de…mehr

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Produktbeschreibung
Extrair informações significativas dos dados de expressão genética representa um grande desafio para a comunidade de investigadores na área da computação, bem como para os biólogos. É possível determinar os padrões comportamentais dos genes, tais como a natureza da sua interação, a semelhança do seu comportamento, etc., através da análise dos dados de expressão genética. Para identificar vários padrões a partir dos dados de expressão genética, as técnicas de mineração de dados são essenciais. As principais técnicas de mineração de dados que podem ser aplicadas para a análise de dados de expressão genética incluem agrupamento, classificação, mineração de regras de associação, etc. O agrupamento é uma técnica importante de mineração de dados para a análise de dados de expressão genética. No entanto, o agrupamento tem algumas desvantagens. Para superar os problemas associados ao agrupamento, foi introduzido o biclustering.
Autorenporträt
R. Balamurugan trabaja actualmente como investigador sénior para el proyecto patrocinado por el DBT en el Instituto Tecnológico Bannari Amman, Erode, Tamil Nadu, India. Obtuvo su máster y su licenciatura (en Informática e Ingeniería) en la Universidad Anna, Chennai. Sus áreas de interés incluyen la minería de datos y las técnicas de optimización heurística.