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Statistical characterization and classification of colon microarray gene expression data using multiple machine learning paradigms

机译:使用多机学习范式统计表征和结肠微阵列基因表达数据的分类

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摘要

Objective: A colon microarray data is a repository of thousands of gene expressions with different strengths for each cancer cell. It is necessary to detect which genes are responsible for cancer growth. This study presents an exhaustive comparative study of different machine learning (ML) systems which serves two major purposes: (a) identification of high risk differential genes using statistical tests and (b) development of a ML strategy for predicting cancer genes.
机译:目的:结肠微阵列数据是数千种基因表达的储存库,具有每种癌细胞的不同强度。 有必要检测哪些基因对癌症生长负责。 本研究提出了一种详尽的不同机器学习(ML)系统的比较研究,其用于两种主要目的:(a)使用统计测试的统计测试和(b)ML策略进行预测癌基因的策略的鉴定。

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