| Téléchargement | - Voir le manuscrit accepté : Knowledge Discovery in Hepatitis C Virus Transgenic Mice (PDF, 289 Kio)
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| Auteur | Rechercher : Famili, Fazel; Rechercher : Ouyang, Junjun; Rechercher : Kryworucho, M.; Rechercher : Alvarez-Maya, I.; Rechercher : Smith, B.; Rechercher : Diaz-Mitoma, F. |
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| Format | Texte, Article |
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| Conférence | International Conference on Industrial & Engineering Applications of Artificial Intelligence & Expert Systems (IEA-AIE 2004), May 17-20, 2004, Ottawa, Ontario, Canada |
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| Résumé | Aux fins de l'identification de gènes, nous proposons une méthode d'exploration de données sur l'expression génique qui fait appel à une association de techniques d'apprentissage supervisé et non supervisé pour rechercher des profils utiles dans les données. La méthode implique la validation et l'élimination de données non pertinentes, le pré-traitement poussé des données, la visualisation des données, le regroupement exploratoire, la reconnaissance des profils et le résumé des modèles. Nous avons évalué notre méthode à l'aide de données provenant de micropuces à ADN utilisées dans le cadre d'un modèle de souris transgénique infectée par le virus de l'hépatite C. Nous démontrons qu'à partir d'un total de 15 311 gènes (attributs), nous pouvons générer des modèles simples et identifier un petit nombre de gènes pouvant être utilisés dans des classements futurs. La méthode pourra être utilisée à l'avenir pour le classement de maladies et dans des applications diagnostiques et virologiques. |
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| Date de publication | 2004 |
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| Langue | anglais |
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| Numéro du CNRC | NRCC 46545 |
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| Numéro NPARC | 5763279 |
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| Exporter la notice | Exporter en format RIS |
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| Identificateur de l’enregistrement | 8642e621-c86a-44ee-9ffb-c832d21f9e9a |
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| Enregistrement créé | 2009-03-29 |
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| Enregistrement modifié | 2021-01-05 |
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