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Integration and Visualization of Gene Selection and Gene Regulatory Networks for Cancer Genome -  Debahuti Mishra,  Shruti Mishra,  Sandeep Kumar Satapathy

Integration and Visualization of Gene Selection and Gene Regulatory Networks for Cancer Genome (eBook)

eBook Download: EPUB
2018 | 1. Auflage
200 Seiten
Elsevier Science (Verlag)
978-0-12-816357-3 (ISBN)
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Integration and Visualization of Gene Selection and Gene Regulatory Networks for Cancer Genome helps readers identify and select the specific genes causing oncogenes. The book also addresses the validation of the selected genes using various classification techniques and performance metrics, making it a valuable source for cancer researchers, bioinformaticians, and researchers from diverse fields interested in applying systems biology approaches to their studies. - Provides well described techniques for the purpose of gene selection/feature selection for the generation of gene subsets - Presents and analyzes three different types of gene selection algorithms: Support Vector Machine-Bayesian T-Test-Recursive Feature Elimination (SVM-BT-RFE), Canonical Correlation Analysis-Trace Ratio (CCA-TR), and Signal-To-Noise Ratio-Trace Ratio (SNRTR) - Consolidates fundamental knowledge on gene datasets and current techniques on gene regulatory networks into a single resource

Dr. Mishra is currently working as an Associate Professor in the Department of Computer Science & Engineering, Vignana Bharathi Institute of Technology, Hyderabad and as former Head of the Department for the same institution. She was earlier working as an Assistant Professor, Department of Computer Science & Engineering, Institute of Technical Education & Research, Siksha O Anusandhan (Deemed-to-be University), Bhubaneswar, Odisha, India. She has guided 5 M.Tech thesis and more than 30 B.Tech students. Dr. Mishra has around 22 publications in various peer-reviewed journals and conference, 3 book chapters and 1 book to her credit. Her area of research is basically in Data Mining, Bioinformatics and Machine Learning. She is currently into the field of Geoinformatics and Deep Learning.
Integration and Visualization of Gene Selection and Gene Regulatory Networks for Cancer Genome helps readers identify and select the specific genes causing oncogenes. The book also addresses the validation of the selected genes using various classification techniques and performance metrics, making it a valuable source for cancer researchers, bioinformaticians, and researchers from diverse fields interested in applying systems biology approaches to their studies. - Provides well described techniques for the purpose of gene selection/feature selection for the generation of gene subsets- Presents and analyzes three different types of gene selection algorithms: Support Vector Machine-Bayesian T-Test-Recursive Feature Elimination (SVM-BT-RFE), Canonical Correlation Analysis-Trace Ratio (CCA-TR), and Signal-To-Noise Ratio-Trace Ratio (SNRTR)- Consolidates fundamental knowledge on gene datasets and current techniques on gene regulatory networks into a single resource
Erscheint lt. Verlag 9.5.2018
Sprache englisch
Themenwelt Informatik Weitere Themen Bioinformatik
Naturwissenschaften Biologie Genetik / Molekularbiologie
Technik
ISBN-10 0-12-816357-7 / 0128163577
ISBN-13 978-0-12-816357-3 / 9780128163573
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