Zinātniskās darbības atbalsta sistēma
Publikācija: Class Decomposition in Bioinformatics Analyzing Omics Data
| Publikācijas veids | Citas publikācijas konferenču (arī vietējo) ziņojumu izdevumos |
|---|---|
| Pamatdarbībai piesaistītais finansējums | Nav zināms |
| Aizstāvēšana: | , |
| Publikācijas valoda | English (en) |
| Nosaukums oriģinālvalodā | Class Decomposition in Bioinformatics Analyzing Omics Data |
| Pētniecības nozare | 2. Inženierzinātnes un tehnoloģijas |
| Pētniecības apakšnozare | 2.2. Elektrotehnika, elektronika, informācijas un komunikāciju tehnoloģijas |
| Autori |
Inese Poļaka
Arkādijs Borisovs |
| Atslēgas vārdi | bioinformatics, classification, class decomposition, data mining, data structure exploration |
| Anotācija | This article presents an approach in bioinformatics data analysis and exploration. The diseases studied in bioinformatics (diagnostic, prognostic etc. studies) often have known or yet undiscovered subtypes that can be used while solving bioinformatics tasks providing more information and knowledge. This study tackles the mentioned problem by studying inner class structures using cluster analysis to find subclasses and applying it in classification tasks. The study concludes in comparison with regular classification procedure. |
| Atsauce | Poļaka, I., Borisovs, A. Class Decomposition in Bioinformatics Analyzing Omics Data. No: Proceedings of Workshop on Data Mining in Life Sciences (DMLS'2012): Workshop on Data Mining in Life Sciences (DMLS'2012), Vācija, Berlin, 20.-20. jūlijs, 2012. Berlin: Springer-Verlag Berlin Heidelberg, 2012, 158.-167.lpp. |
| ID | 13484 |