SwePub
Sök i LIBRIS databas

  Utökad sökning

WFRF:(Granzow M)
 

Sökning: WFRF:(Granzow M) > Classification of g...

  • Johansson, PeterLund University,Lunds universitet,Beräkningsbiologi och biologisk fysik - Genomgår omorganisation,Institutionen för astronomi och teoretisk fysik - Genomgår omorganisation,Naturvetenskapliga fakulteten,Computational Biology and Biological Physics - Undergoing reorganization,Department of Astronomy and Theoretical Physics - Undergoing reorganization,Faculty of Science (författare)

Classification of genomic and proteomic data using support vector machines

  • Artikel/kapitelEngelska2007

Förlag, utgivningsår, omfång ...

  • Boston, MA :Springer US,2007
  • 16 s.

Nummerbeteckningar

  • LIBRIS-ID:oai:lup.lub.lu.se:b3a172fc-6cbc-44aa-8fcb-05109432aa8e
  • https://lup.lub.lu.se/record/798994URI
  • https://doi.org/10.1007/978-0-387-47509-7_9DOI

Kompletterande språkuppgifter

  • Språk:engelska
  • Sammanfattning på:engelska

Ingår i deldatabas

Klassifikation

  • Ämneskategori:kap swepub-publicationtype
  • Ämneskategori:ref swepub-contenttype

Anmärkningar

  • Supervised learning methods are used when one wants to construct a classifier. To use such a method, one has to know the correct classification of at least some samples, which are used to train the classifier. Once a classifier has been trained it can be used to predict the class of unknown samples. Supervised learning methods have been used numerous times in genomic applications and we will only provide some examples here. Different subtypes of cancers such as leukemia (Golub et al., 1999) and small round blue cell tumors (Khan et al., 2001) have been predicted based on their gene expression profiles obtained with microarrays. Microarray data has also been used in the construction of classifiers for the prediction of outcome of patients, such as whether a breast tumor is likely to give rise to a distant metastasis (van’t Veer et al., 2002) or whether a medulloblastoma patient is likely to have a favorable clinical outcome (Pomeroy et al., 2002). Proteomic patterns in serum have been used to identify ovarian cancer (Petricoin et al., 2002a) and prostate cancer (Adam et al., 2002); (Petricoin et al., 2002b).

Ämnesord och genrebeteckningar

Biuppslag (personer, institutioner, konferenser, titlar ...)

  • Ringnér, MarkusLund University,Lunds universitet,Beräkningsbiologi och biologisk fysik - Genomgår omorganisation,Institutionen för astronomi och teoretisk fysik - Genomgår omorganisation,Naturvetenskapliga fakulteten,Computational Biology and Biological Physics - Undergoing reorganization,Department of Astronomy and Theoretical Physics - Undergoing reorganization,Faculty of Science(Swepub:lu)thep-mri (författare)
  • Berrar, D. P. (redaktör/utgivare)
  • Dubitzky, W. (redaktör/utgivare)
  • Granzow, M (redaktör/utgivare)
  • Beräkningsbiologi och biologisk fysik - Genomgår omorganisationInstitutionen för astronomi och teoretisk fysik - Genomgår omorganisation (creator_code:org_t)

Sammanhörande titlar

  • Ingår i:Fundamentals of Data Mining in Genomics and ProteomicsBoston, MA : Springer US, s. 187-202978140207260497814757780909780306478154

Internetlänk

Hitta via bibliotek

Till lärosätets databas

Hitta mer i SwePub

Av författaren/redakt...
Johansson, Peter
Ringnér, Markus
Berrar, D. P.
Dubitzky, W.
Granzow, M
Om ämnet
NATURVETENSKAP
NATURVETENSKAP
och Biologi
och Bioinformatik oc ...
Artiklar i publikationen
Fundamentals of ...
Av lärosätet
Lunds universitet

Sök utanför SwePub

Kungliga biblioteket hanterar dina personuppgifter i enlighet med EU:s dataskyddsförordning (2018), GDPR. Läs mer om hur det funkar här.
Så här hanterar KB dina uppgifter vid användning av denna tjänst.

 
pil uppåt Stäng

Kopiera och spara länken för att återkomma till aktuell vy