Benchmarking ensemble machine learning algorithms for multi-class, multi-omics data integration in clinical outcome prediction

Abstract The complementary information found in different modalities of patient data can aid in more accurate modelling of a patient’s disease state and a better understanding of the underlying biological processes of a disease. However, the analysis of multi-modal, multi-omics data presents many ch...

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Veröffentlicht in:Briefings in bioinformatics Jg. 26; H. 2
Hauptverfasser: Spooner, Annette, Moridani, Mohammad Karimi, Toplis, Barbra, Behary, Jason, Safarchi, Azadeh, Maher, Salim, Vafaee, Fatemeh, Zekry, Amany, Sowmya, Arcot
Format: Journal Article
Sprache:Englisch
Veröffentlicht: England Oxford University Press 04.03.2025
Oxford Publishing Limited (England)
Schlagworte:
ISSN:1467-5463, 1477-4054, 1477-4054
Online-Zugang:Volltext
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