编辑者Byung-Jun Yoon、小宁Qian、Tamer Kahveci
2017年计算网络生物学国际讲习班选论文:建模分析控制
引用:
BMC生物信息学2018
19(Supplication3):69
第19卷补编第3号
第四期计算网络生物学国际研讨会:建模、分析和控制(CNB-MAC2017):生物信息学
研究
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波士顿,MA,USA2017年8月20日
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贝叶斯模型下特征选择推理算法
多项生物信息学研究旨在识别可用于区分不同群组的标志或特征问题中没有强个体标识或交互性.
引用: BMC生物信息学2018 19(Supplication3):70 -
调查模型堆栈对药物敏感度预测
精密医学的一个重大问题是预测单片癌症细胞线对药物敏感度随机森林等预测模型显示有前途性能同时预测fr
引用: BMC生物信息学2018 19(Supplication3)711 -
模拟数组大关联研究差异异性
分析基因组广度关联研究差异性是一个新出现方法,用于检测基因基因原点和基因环境交互作用vGWAS分析检测
引用: BMC生物信息学2018 19(Supplication3):72 -
贝叶斯方法确定多类癌症组织组成
癌症问题异质性是癌症研究的一个重要考量,因为它能深入了解癌症的成因和增量已知在癌症细胞生存中起重要作用
引用: BMC生物信息学2018 19(Supplication3):90 -
贝叶斯图形模型计算网络生物
计算网络生物学是一个新兴学科间研究领域概率图形模型提供多项网络间综合概率描述
引用: BMC生物信息学2018 19(Supplication3):63
