Consiglio Nazionale delle Ricerche

Tipo di prodottoArticolo in rivista
TitoloAn Unsupervised Clustering Approach for Leukemia Classification Based on DNA Micro-Arrays Data
Anno di pubblicazione2007
FormatoCartaceo
Autore/iS. Garatti; S. Bittanti; D. Liberati; P. Maffezzoli
Affiliazioni autoriPolitecnico di Milano e Consiglio Nazionale delle Ricerche
Autori CNR e affiliazioni
  • DIEGO LIBERATI VQR
Lingua/e
  • inglese
AbstractDNA micro-arrays provide thousands of genomic expressions on the same subject. A main issue is then to find the subset of genes whose degeneration is responsible of a certain type of cancer. In this paper, starting from a paradigmatic classification problem of two kinds of Leukaemia, we discuss the use of data-mining techniques in such a context. Particular attention is devoted not only to the classification method but also to all the data analysis steps including data pre-processing and information retrieval.
Lingua abstractinglese
Altro abstract-
Lingua altro abstract-
Pagine da175
Pagine a188
Pagine totali14
RivistaIntelligent data analysis
Attiva dal 1997
Editore: Elsevier Science, Inc., - New York, NY
Paese di pubblicazione: Stati Uniti d'America
Lingua: inglese
ISSN: 1088-467X
Titolo chiave: Intelligent data analysis
Titolo proprio: Intelligent data analysis
Titolo alternativo: IDA
Numero volume della rivista11
Fascicolo della rivista-
DOI-
Verificato da refereeSì: Internazionale
Stato della pubblicazione-
Indicizzazione (in banche dati controllate)
  • ISI Web of Science (WOS) (Codice:000247288100005)
  • Scopus (Codice:2-s2.0-41849109137)
Parole chiaveBioinformatics, Clustering, Data analysis for biomedical diagnosis, Data-mining
Link (URL, URI)-
Titolo parallelo-
Data di accettazione-
Note/Altre informazioni-
Strutture CNR
  • IEIIT — Istituto di elettronica e di ingegneria dell'informazione e delle telecomunicazioni
Moduli CNR
    Progetti Europei-
    Allegati
    • An Unsupervised Clustering Approach for Leukemia Classification Based on DNA Micro-Arrays Data

    Dati associati a vecchie tipologie
    I dati associati a vecchie tipologie non sono modificabili, derivano dal cambiamento della tipologia di prodotto e hanno solo valore storico.
    Editore
    • ELSEVIER, NEW YORK (Stati Uniti d'America)

    Dati storici
    I dati storici non sono modificabili, sono stati ereditati da altri sistemi (es. Gestione Istituti, PUMA, ...) e hanno solo valore storico.
    Area disciplinareAI, Robotics & Automatic Control
    Area valutazione CIVRIngegneria industriale e informatica
    Rivista ISIINTELLIGENT DATA ANALYSIS [00155NN]