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- To correlate microarray data with the promoter site consensus sequence for a specific transcription factor. 找出微阵列资料与特定转录因子的促进子共识序列之间的相互关联性。
- Results With the method used on simulative data and real microarray data,idealized operation r... 结论本方法适用于微阵列表达数据,进行差异表达基因的筛选,并且比传统的方法更具灵活性。
- Objective To search an effective method on screening significant genes based on microarray data. 目的基于微阵列表达数据,探索筛选差异表达基因的有效方法。
- Clustering is the most useful and widely used method of microarray data analysis. 聚类分析是基因芯片数据分析中使用广泛的一类方法。
- Experimental results on real microarray data set prove high accuracy of the proposed algorithm. 通过真实微阵列数据实验，证明了提出的算法具有较高的正确率。
- Pochet, N., et al. "Systematic benchmarking of microarray data classification: assessing the role of nonlinearity and dimensionality reduction." Bioinformatics, 2004. 基因芯片数据分类的系统基准：评估非线性和维度的缩减〉。《生物信息学》,2004年。
- Gene selection is a very important problem in microarray data analysis and has critical implications for the discovery of genes related to serious diseases. 基因选择是基因芯片数据分析中的一个重要问题。基因选择的主要困难在于基因数远远大于实验样本数。
- With the rapid deposition of the microarray data in recent years, microarray data has increasingly become an important data source for bioinformatics research. 摘要随着微阵列数据的快速增长，微阵列基因表达数据日益成为生物信息学研究的重要数据源。
- The essential and initial problem of gene expression microarray data analysis is to identify differentially expressed genes (DEGs), under certain conditions. 特定条件下的差异表达基因筛选是科学家使用芯片的初衷,也是芯片数据分析中很重要的一种应用。
- We alidated the model with data from an independent cohort of 60 patients with NSCLC and with a set of published microarray data from 86 patients with NSCLC. 我们已用一个独立队列研究（包含60位非小细胞肺癌患者）得到的数据和一组来自86位非小细胞肺癌患者的已发表的微点阵数据验证了这个模型。
- This method is applied to a classic microarray data set (leukemia data) and achieved 33/34 classification accuracy on the test data set with 34 samples. 通过实验，在经典的白血病数据集上，对于34个样本的测试集，达到了33/34的分类准确率，表明了本方法的适用性。
- We validated the model with data from an independent cohort of 60 patients with NSCLC and with a set of published microarray data from 86 patients with NSCLC. 我们已用一个独立队列研究（包含60位非小细胞肺癌患者）得到的数据和一组来自86位非小细胞肺癌患者的已发表的微点阵数据验证了这个模型。
- Support vector machines (SVMs) are employed in that SVMs can avoid the dimension curse problem and are best fit for the analysis of microarray data with small sample size and high dimensionality. 该方法能够有效避免传统机器学习算法应用中的维数恶化问题，最适合处理像癌症微阵列数据这样的高维小样本问题。因此，在我们的算法中，支持向量机分类器被使用。
- Multiple Comparison Procedures for Microarray Data 微阵列数据的多重比较
- The Methods of Classification and Analysis of the Microarray Data 基因芯片数据分析方法研究进展
- Classification methods used for microarray data analysis 微阵列数据中常用的分类分析方法
- A buffer in a drum used to temporarily store data. 磁鼓中用来暂时存放数据的一种缓冲区。
- Here is some catalogue and technical data. 这儿有一些产品目录和技术资料。
- Having enough data in hand, we can set to work. 手头有足够的资料我们可以开始工作了。
- A new or recently revised edition of input data. 输入数据的新的或最近校对过的“版本”。
