Biological specifications for a synthetic gene expression data generation model (Articolo in rivista)

Type

• Articolo in rivista (Classe)
• Prodotto della ricerca (Classe)

Label

• Biological specifications for a synthetic gene expression data generation model (Articolo in rivista) (literal)

Anno

• 2006-01-01T00:00:00+01:00 (literal)

Http://www.cnr.it/ontology/cnr/pubblicazioni.owl#doi

• 10.1007/11676935_34 (literal)

Alternative label

• F. Ruffino, M. Muselli, G. Valentini (2006)
  Biological specifications for a synthetic gene expression data generation model
  in Lecture notes in computer science
  (literal)

Http://www.cnr.it/ontology/cnr/pubblicazioni.owl#autori

• F. Ruffino, M. Muselli, G. Valentini (literal)

Pagina inizio

• 277 (literal)

Pagina fine

• 283 (literal)

Http://www.cnr.it/ontology/cnr/pubblicazioni.owl#numeroVolume

• 3849 (literal)

Rivista

• Lecture notes in computer science (Rivista)

Note

• Scopu (literal)
• ISI Web of Science (WOS) (literal)

Http://www.cnr.it/ontology/cnr/pubblicazioni.owl#affiliazioni

• M. Muselli: CNR-IEIIT, Genova, Italy; F. Ruffino, G. Valentini: Dipartimento di Scienze dell'Informazione, Università degli Studi di Milano, 20135 Milano, Italy. (literal)

Titolo

• Biological specifications for a synthetic gene expression data generation model (literal)

Abstract

• An open problem in gene expression data analysis is the evaluation of the performance of gene selection methods applied to discover biologically relevant sets of genes. The problem is difficult, as the entire set of genes involved in specific biological processes is usually unknown or only partially known, making unfeasible a correct comparison between different gene selection methods. The natural solution to this problem consists in developing an artificial model to generate gene expression data, in order to know in advance the set of biologically relevant genes. The models proposed in the literature, even if useful for a preliminary evaluation of gene selection methods, did not explicitly consider the biological characteristics of gene expression data. The main aim of this work is to individuate the main biological characteristics that need to be considered to design a model for validating gene selection methods based on the analysis of DNA microarray data. (literal)

Prodotto di

• Machine Learning Techniques for Modeling and Growing up (ICT.P11.008.001) (Modulo)
• Istituto di elettronica e di ingegneria dell'informazione e delle telecomunicazioni (IEIIT) (Istituto)

Autore CNR

• Giorgio Valentini (Persona)
• MARCO MUSELLI (Unità di personale interno)
• FRANCESCA RUFFINO (Unità di personale esterno)

Incoming links:

Prodotto

• Istituto di elettronica e di ingegneria dell'informazione e delle telecomunicazioni (IEIIT) (Istituto)
• Machine Learning Techniques for Modeling and Growing up (ICT.P11.008.001) (Modulo)

Autore CNR di

• MARCO MUSELLI (Unità di personale interno)
• FRANCESCA RUFFINO (Unità di personale esterno)
• Giorgio Valentini (Persona)

Http://www.cnr.it/ontology/cnr/pubblicazioni.owl#rivistaDi

• Lecture notes in computer science (Rivista)