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Subspace clustering of DNA microarray data: theory, evaluation, and applications

Par Conseil national de recherches du Canada

DOITrouver le DOI : https://doi.org/10.4018/IJCMAM.2014070101
AuteurRechercher : 1; Rechercher : 1; Rechercher : 1
Affiliation
  1. Conseil national de recherches du Canada. Technologies de l'information et des communications
FormatTexte, Article
Résumé
Identification of biological significant subspace clusters (biclusters and triclusters) of genes from microarray experimental data is a very daunting task that emerged, especially with the development of high throughput technologies. Several methods and applications of subspace clustering (biclustering and triclustering) in DNA microarray data analysis have been developed in recent years. Various computational and evaluation methods based on diverse principles were introduced to identify new similarities among genes. This review discusses and compares these methods, highlights their mathematical principles, and provides insight into the applications to solve biological problems.
Date de publication
Maison d’éditionIGI Global
Dans
  • International Journal of Computational Models and Algorithms in Medicine 4, nº 2 : 1–52.
Langueanglais
Publications évaluées par des pairsOui
Numéro NPARC23002083
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Identificateur de l’enregistrement6c6034d3-9b03-4ee9-a06d-f72ea72391fc
Enregistrement créé2017-08-10
Enregistrement modifié2020-04-22
Date de modification :