Narodna in univerzitetna knjižnica, Ljubljana (NUK)
-
Item response theory modeling for microarray gene expression dataKastrin, AndrejThe high dimensionality of global gene expression profiles, where number of variables (genes) is very large compared to the number of observations (samples), presents challenges that affect ... generalizability and applicability of microarray analysis. Latent variable modeling offers a promising approach to deal with high-dimensional microarray data. The latent variable model is based on a few latent variables that capture most of the gene expression information. Here, we describe how to accomplish a reduction in dimension by a latent variable methodology, which can greatly reduce the number of features used to characterize microarray data. We propose a general latent variable framework for prediction of predefined classes of samples using gene expression profiles from microarray experiments. The framework consists of (i) selection of smaller number of genes that are most differentially expressed between samples, (ii) dimension reduction using hierarchical clustering, where each cluster partition is identified as latent variable, (iii) discretization of gene expression matrix, (iv) fitting the Rasch item response model for genes in each cluster partition to estimate the expression of latent variable, and (v) construction of prediction model with latent variables as covariates to study the relationship between latent variables and phenotype. Two different microarray data sets are used to illustrate a general framework of the approach. We show that the predictive performance of our method is comparable to the current best approach based on an all-gene space. The method is general and can be applied to the other high-dimensional data problems.Vir: Advances in methodology and statistics = Metodološki zvezki. - ISSN 1854-0023 (Vol. 6, no. 1, 2009, str. 51-67)Vrsta gradiva - članek, sestavni delLeto - 2009Jezik - angleškiCOBISS.SI-ID - 28668253
vir: Advances in methodology and statistics = Metodološki zvezki. - ISSN 1854-0023 (Vol. 6, no. 1, 2009, str. 51-67)
Vnos na polico
Trajna povezava
- URL:
Faktor vpliva
Dostop do baze podatkov JCR je dovoljen samo uporabnikom iz Slovenije. Vaš trenutni IP-naslov ni na seznamu dovoljenih za dostop, zato je potrebna avtentikacija z ustreznim računom AAI.
Leto | Faktor vpliva | Izdaja | Kategorija | Razvrstitev | ||||
---|---|---|---|---|---|---|---|---|
JCR | SNIP | JCR | SNIP | JCR | SNIP | JCR | SNIP |
Baze podatkov, v katerih je revija indeksirana
Ime baze podatkov | Področje | Leto |
---|
Povezave do osebnih bibliografij avtorjev | Povezave do podatkov o raziskovalcih v sistemu SICRIS |
---|---|
Kastrin, Andrej | 26484 |
Vir: Osebne bibliografije
in: SICRIS
Izberite prevzemno mesto:
Prevzem gradiva po pošti
Naslov za dostavo:
Med podatki člana manjka naslov.
Storitev za pridobivanje naslova trenutno ni dostopna, prosimo, poskusite še enkrat.
S klikom na gumb "V redu" boste potrdili zgoraj izbrano prevzemno mesto in dokončali postopek rezervacije.
S klikom na gumb "V redu" boste potrdili zgoraj izbrano prevzemno mesto in naslov za dostavo ter dokončali postopek rezervacije.
S klikom na gumb "V redu" boste potrdili zgoraj izbrani naslov za dostavo in dokončali postopek rezervacije.
Obvestilo
Trenutno je storitev za avtomatsko prijavo in rezervacijo nedostopna. Gradivo lahko rezervirate sami na portalu Biblos ali ponovno poskusite tukaj kasneje.
Gesla v Splošnem geslovniku COBISS
Izbira mesta prevzema
Gradivo iz matične enote je brezplačno. Če je gradivo na mesto prevzema dostavljeno iz drugih enot, lahko knjižnica to storitev zaračuna.
Mesto prevzema | Status gradiva | Rezervacija |
---|
Rezervacija v teku
Prosimo, počakajte trenutek.
Rezervacija je uspela.
Rezervacija ni uspela.
Rezervacija...
Članska izkaznica:
Mesto prevzema:
Naročanje gradiva za izposojo v čitalnice
Naročanje kopij člankov
Urnik dostave gradiva z oznako DS v signaturi