Consiglio Nazionale delle Ricerche

Tipo di prodottoArticolo in rivista
TitoloLearning Bayesian classifiers from gene-expression microarray data
Anno di pubblicazione2006
FormatoCartaceo
Autore/iA. Bosin; N. Dessi; D. Liberati; B. Pes
Affiliazioni autoriUniversita' di Cagliari e Consiglio Nazionale delle Ricerche
Autori CNR e affiliazioni
  • DIEGO LIBERATI VQR
Lingua/e
  • inglese
AbstractComputing methods that allow the efficient and accurate processing of experimentally gathered data play a crucial role in biological research. The aim of this paper is to present a supervised learning strategy which combines concepts stemming from coding theory and Bayesian networks for classifying and predicting pathological conditions based on gene expression data collected from micro-arrays. Specifically, we propose the adoption of the Minimum Description Length (MDL) principle as a useful heuristic for ranking and selecting relevant features. Our approach has been successfully applied to the Acute Leukemia dataset and compared with different methods proposed by other researchers.
Lingua abstractinglese
Altro abstract-
Lingua altro abstract-
Pagine da297
Pagine a304
Pagine totali8
RivistaLecture notes in computer science
Attiva dal 1973
Editore: Springer - Berlin
Paese di pubblicazione: Germania
Lingua: multilingue
ISSN: 0302-9743
Titolo chiave: Lecture notes in computer science
Titolo proprio: Lecture notes in computer science.
Titolo abbreviato: Lect. notes comput. sci.
Titoli alternativi:
  • Lecture notes in computer science. Lecture notes in artificial intelligence
  • Lecture notes in artificial intelligence
  • LNCS. Lecture notes in computer science (Print)
  • Lecture notes in computer science (Print)
  • Lecture notes in computer science. LNAI. Lecture notes in artificial intelligence
  • Lecture notes in computer science. Lecture notes in bioinformatics (Print)
  • Lecture notes in computer science. Journal subline
Numero volume della rivista3849
Fascicolo della rivista-
DOI-
Verificato da refereeSì: Internazionale
Stato della pubblicazione-
Indicizzazione (in banche dati controllate)
  • ISI Web of Science (WOS) (Codice:000236462400037)
Parole chiaveBayesian Classifiers, Gene-Expression Data Analysis, Feature Selection, MDL
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
    • Learning Bayesian classifiers from gene-expression microarray 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
    • Springer-Verlag, Berlin (Germania)

    Dati storici
    I dati storici non sono modificabili, sono stati ereditati da altri sistemi (es. Gestione Istituti, PUMA, ...) e hanno solo valore storico.
    Area disciplinareComputer Science & Engineering
    Area valutazione CIVRIngegneria industriale e informatica
    Rivista ISILECTURE NOTES IN ARTIFICIAL INTELLIGENCE [06400S0]
    Note3849 (Special Issue on FUZZY LOGIC AND APPLICATIONS) Publisher: Springer Verlag