Fitxers

681318.pdf (537.46 KB)

Tipus de document

Article

Versió

Versió acceptada

Data de publicació

2018

Tots els drets reservats

Si us plau utilitzeu sempre aquest identificador per citar o enllaçar aquest document: https://hdl.handle.net/2445/156044

Kernel conditional Embeddings for associating omic data types

Títol de la revista

Autors

Director/Tutor

ISSN de la revista

Títol del volum

Recurs relacionat

https://doi.org/10.1007/978-3-319-78723-7_43

Resum

Computational methods are needed to combine diverse type of genome-wide data in a meaningful manner. Based on the kernel embedding of conditional probability distributions, a new measure for inferring the degree of association between two multivariate data sources is introduced. We analyze the performance of the proposed measure to integrate mRNA expression, DNA methylation and miRNA expression data.

Matèries

Bioinformàtica, Genòmica

Matèries (anglès)

Bioinformatics, Genomics

Citació

Col·leccions

Articles publicats en revistes (Genètica, Microbiologia i Estadística)

Citació

REVERTER COMES, Ferran, VEGAS LOZANO, Esteban and OLLER I SALA, Josep Maria. Kernel conditional Embeddings for associating omic data types. Lecture Notes in Computer Science. 2018. Vol. 10813  LNBI, num. 501-510. ISSN 0302-9743. [consulted: 10 of July of 2026]. Available at: https://hdl.handle.net/2445/156044

Exportar metadades

JSON - METS

Compartir registre