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| DOI | Trouver le DOI : https://doi.org/10.1186/1471-2105-13-54 |
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| Auteur | Rechercher : Tchagang, Alain B.1; Rechercher : Phan, Sieu1; Rechercher : Famili, Fazel1; Rechercher : Shearer, Heather2; Rechercher : Fobert, Pierre2; Rechercher : Huang, Yi2; Rechercher : Zou, Jitao2; Rechercher : Huang, Daiqing2; Rechercher : Cutler, Adrian2; Rechercher : Liu, Ziying1; Rechercher : Pan, Youlian1 |
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| Affiliation | - Conseil national de recherches du Canada. Institut de technologie de l'information du CNRC
- Conseil national de recherches du Canada. Institut de biotechnologie des plantes du CNRC
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| Format | Texte, Article |
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| Résumé | Background: Nowadays, it is possible to collect expression levels of a set of genes from a set of biological samples during a series of time points. Such data have three dimensions: gene-sample-time (GST). Thus they are called 3D microarray gene expression data. To take advantage of the 3D data collected, and to fully understand the biological knowledge hidden in the GST data, novel subspace clustering algorithms have to be developed to effectively address the biological problem in the corresponding space. |
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| Date de publication | 2012-04-04 |
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| Dans | |
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| Langue | anglais |
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| Publications évaluées par des pairs | Oui |
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| Numéro NPARC | 20262885 |
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| Exporter la notice | Exporter en format RIS |
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| Identificateur de l’enregistrement | 23c1f50e-c76a-4c55-9354-84e8181343f4 |
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| Enregistrement créé | 2012-07-10 |
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| Enregistrement modifié | 2020-04-21 |
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