Interpolation based consensus clustering for gene expression time series

Background Unsupervised analyses such as clustering are the essential tools required to interpret time-series expression data from microarrays. Several clustering algorithms have been developed to analyze gene expression data. Early methods such as k-means, hierarchical clustering, and self-organizi...

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Veröffentlicht in:BMC bioinformatics Jg. 16; H. 1; S. 117
Hauptverfasser: Chiu, Tai-Yu, Hsu, Ting-Chieh, Yen, Chia-Cheng, Wang, Jia-Shung
Format: Journal Article
Sprache:Englisch
Veröffentlicht: London BioMed Central 16.04.2015
BioMed Central Ltd
Schlagworte:
ISSN:1471-2105, 1471-2105
Online-Zugang:Volltext
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