Biclustering dei dati di espressione genica dei microarray - Rengeswaran, Balamurugan;Annadasampalayam Mathaiyan, N;Kandasamy, Premalatha
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L'estrazione di informazioni significative dai dati relativi all'espressione genica rappresenta una grande sfida per la comunità dei ricercatori nel campo dell'informatica e per i biologi. È possibile determinare i modelli comportamentali dei geni, come la natura della loro interazione, la somiglianza del loro comportamento e così via, attraverso l'analisi dei dati relativi all'espressione genica. Per identificare i vari modelli dai dati relativi all'espressione genica, sono essenziali le tecniche di data mining. Le principali tecniche di data mining che possono essere applicate all'analisi…mehr

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Produktbeschreibung
L'estrazione di informazioni significative dai dati relativi all'espressione genica rappresenta una grande sfida per la comunità dei ricercatori nel campo dell'informatica e per i biologi. È possibile determinare i modelli comportamentali dei geni, come la natura della loro interazione, la somiglianza del loro comportamento e così via, attraverso l'analisi dei dati relativi all'espressione genica. Per identificare i vari modelli dai dati relativi all'espressione genica, sono essenziali le tecniche di data mining. Le principali tecniche di data mining che possono essere applicate all'analisi dei dati relativi all'espressione genica includono il clustering, la classificazione, il data mining delle regole di associazione, ecc. Il clustering è un'importante tecnica di data mining per l'analisi dei dati relativi all'espressione genica. Tuttavia, il clustering presenta alcuni svantaggi. Per superare i problemi associati al clustering, è stato introdotto il biclustering.
Autorenporträt
R. Balamurugan lavora attualmente come ricercatore senior per il progetto sponsorizzato dal DBT presso il Bannari Amman Institute of Technology, Erode, Tamil Nadu, India. Ha conseguito il Master of Engineering e il Bachelor of Engineering (Informatica e Ingegneria) presso l'Anna University di Chennai. Le sue aree di interesse includono il data mining e le tecniche di ottimizzazione euristica.