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  Semi-supervised learning for the identification of syn-expressed genes from fused microarray and in situ image data.

Costa, I. G., Krause, R., Opitz, L., & Schliep, A. (2007). Semi-supervised learning for the identification of syn-expressed genes from fused microarray and in situ image data. Whistler, Canada: BioMed Central Ltd.

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Basisdaten

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Genre: Konferenzband
Alternativer Titel : BMC Bioinformatics

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1471-2105-8-S10-S3.pdf (beliebiger Volltext), 3MB
Name:
1471-2105-8-S10-S3.pdf
Beschreibung:
-
OA-Status:
Sichtbarkeit:
Öffentlich
MIME-Typ / Prüfsumme:
application/pdf / [MD5]
Technische Metadaten:
Copyright Datum:
-
Copyright Info:
eDoc_access: PUBLIC
Lizenz:
-

Externe Referenzen

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Urheber

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 Urheber:
Costa, Ivan G.1, Autor           
Krause, Roland1, Autor           
Opitz, Lennard, Autor
Schliep, Alexander1, Autor           
Affiliations:
1Dept. of Computational Molecular Biology (Head: Martin Vingron), Max Planck Institute for Molecular Genetics, Max Planck Society, ou_1433547              

Inhalt

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Schlagwörter: -
 Zusammenfassung: Background: Gene expression measurements during the development of the fly Drosophila melanogaster are routinely used to find functional modules of temporally co-expressed genes. Complimentary large data sets of in situ RNA hybridization images for different stages of the fly embryo elucidate the spatial expression patterns. Results: Using a semi-supervised approach, constrained clustering with mixture models, we can find clusters of genes exhibiting spatio-temporal similarities in expression, or syn-expression. The temporal gene expression measurements are taken as primary data for which pairwise constraints are computed in an automated fashion from raw in situ images without the need for manual annotation. We investigate the influence of these pairwise constraints in the clustering and discuss the biological relevance of our results. Conclusion: Spatial information contributes to a detailed, biological meaningful analysis of temporal gene expression data. Semi-supervised learning provides a flexible, robust and efficient framework for integrating data sources of differing quality and abundance.

Details

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Sprache(n): eng - English
 Datum: 2007-12-21
 Publikationsstatus: Erschienen
 Seiten: S1-S8
 Ort, Verlag, Ausgabe: Whistler, Canada : BioMed Central Ltd.
 Inhaltsverzeichnis: -
 Art der Begutachtung: -
 Art des Abschluß: -

Veranstaltung

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Titel: Neural Information Processing Systems (NIPS) workshop on New Problems and Methods in Computational Biology
Veranstaltungsort: Whistler, Canada
Start-/Enddatum: 2006-12-08 - 2006-12-08

Entscheidung

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Projektinformation

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Quelle 1

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Titel: Neural Information Processing Systems (NIPS) workshop on New Problems and Methods in Computational Biology
Genre der Quelle: Heft
 Urheber:
Affiliations:
Ort, Verlag, Ausgabe: -
Seiten: S1-S8 Band / Heft: - Artikelnummer: - Start- / Endseite: - Identifikator: -

Quelle 2

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Titel: BMC Bioinformatics
  Alternativer Titel : BMC Bioinformatics
Genre der Quelle: Zeitschrift
 Urheber:
Affiliations:
Ort, Verlag, Ausgabe: -
Seiten: S1-S8 Band / Heft: (8(Suppl 10)) Artikelnummer: - Start- / Endseite: - Identifikator: -