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复杂多维数据集的分析

Analysis of complex, multidimensional datasets.

作者信息

Girolami Mark, Mischak Harald, Krebs Ronald

机构信息

Department of Computing Science, University of Glasgow, Glasgow, Scotland, UK G12 8QQ.

Mosaiques Diagnostics & Therapeutics AG, Mellendorfer Str. 7-9, D-30625 Hannover, Germany.

出版信息

Drug Discov Today Technol. 2006 Spring;3(1):13-9. doi: 10.1016/j.ddtec.2006.03.010.

DOI:10.1016/j.ddtec.2006.03.010
PMID:24980097
Abstract

Several exciting new technologies have been developed in the Biomedical and Life Sciences producing genome and proteome wide multidimensional datasets (see Glossary). However, discovery of the relevant information from this multidimensional data is still a very challenging task. This review examines the main analytic methodologies available to the practitioner. It considers their strengths and weaknesses from a practical standpoint and gives an application example for the classification of human health condition.:

摘要

生物医学与生命科学领域已经开发出了几种令人兴奋的新技术,可生成全基因组和全蛋白质组的多维数据集(见术语表)。然而,从这些多维数据中发现相关信息仍然是一项极具挑战性的任务。本综述探讨了从业者可用的主要分析方法。它从实际角度考虑了这些方法的优缺点,并给出了一个人类健康状况分类的应用示例。

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Analysis of complex, multidimensional datasets.复杂多维数据集的分析
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