Пожалуйста, используйте этот идентификатор, чтобы цитировать или ссылаться на этот ресурс: http://hdl.handle.net/11701/1686
Полная запись метаданных
Поле DCЗначениеЯзык
dc.contributor.authorKuperin, Y. A.-
dc.contributor.authorMekler, A. A.-
dc.contributor.authorKniazeva, I.-
dc.contributor.authorSchwartz, D. R.-
dc.contributor.authorDmitrenko, V. V.-
dc.contributor.authorRimar, V. I.-
dc.contributor.authorKavsan, V. M.-
dc.date.accessioned2015-08-27T12:43:26Z-
dc.date.available2015-08-27T12:43:26Z-
dc.date.issued2010-
dc.identifier.issn1060-992X-
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/11701/1686-
dc.description.abstractTwo artificial neural networks of different types were applied to profiles of gene expression in most aggressive human brain tumor – glioblastoma – and in normal brain tissue. The results of gene expression profiles classification are presented. First method – self organizing maps – gave good dis crimination of profiles on the trained map. Another ANN – perceptron – showed a good result of classification – more then 95% of the test data set were successfully classified. Due to high correlations between some gene expression values one can suppose, that number of genes necessary for successful classification may be reduced.en_GB
dc.language.isoenen_GB
dc.publisherAllerton Press, Inc.en_GB
dc.relation.ispartofseriesOptical Memory and Neural Networks (Information Optics);Vol. 19, No. 2-
dc.subjectGlioblastomaen_GB
dc.subjectself-organizing mapsen_GB
dc.title47glioblastoma Gene Expression Profile Diagnostics by the Artificial Neural Networks1en_GB
dc.typeArticleen_GB
Располагается в коллекциях:Articles

Файлы этого ресурса:
Файл Описание РазмерФормат 
OptMem&NN_2010_Kuperin.pdf918,12 kBAdobe PDFПросмотреть/Открыть


Все ресурсы в архиве электронных ресурсов защищены авторским правом, все права сохранены.