On the selection of appropriate distances for gene expression data clustering (2014)
- Authors:
- Autor USP: CAMPELLO, RICARDO JOSÉ GABRIELLI BARRETO - ICMC
- Unidade: ICMC
- DOI: 10.1186/1471-2105-15-S2-S2
- Assunto: INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL
- Language: Inglês
- Imprenta:
- Publisher: BioMed Central
- Publisher place: London
- Date published: 2014
- Source:
- Título do periódico: BMC Bioinformatics
- ISSN: 1471-2105
- Volume/Número/Paginação/Ano: v. 15, supl. 2, p. 1-17, 2014
- Conference titles: Asia Pacific Bioinformatics Conference - APBC
- Este periódico é de acesso aberto
- Este artigo é de acesso aberto
- URL de acesso aberto
- Cor do Acesso Aberto: gold
- Licença: cc-by
-
ABNT
JASKOWIAK, Pablo A e CAMPELLO, Ricardo José Gabrielli Barreto e COSTA, Ivan G. On the selection of appropriate distances for gene expression data clustering. BMC Bioinformatics. London: BioMed Central. Disponível em: https://doi.org/10.1186/1471-2105-15-S2-S2. Acesso em: 14 maio 2024. , 2014 -
APA
Jaskowiak, P. A., Campello, R. J. G. B., & Costa, I. G. (2014). On the selection of appropriate distances for gene expression data clustering. BMC Bioinformatics. London: BioMed Central. doi:10.1186/1471-2105-15-S2-S2 -
NLM
Jaskowiak PA, Campello RJGB, Costa IG. On the selection of appropriate distances for gene expression data clustering [Internet]. BMC Bioinformatics. 2014 ; 15 1-17.[citado 2024 maio 14 ] Available from: https://doi.org/10.1186/1471-2105-15-S2-S2 -
Vancouver
Jaskowiak PA, Campello RJGB, Costa IG. On the selection of appropriate distances for gene expression data clustering [Internet]. BMC Bioinformatics. 2014 ; 15 1-17.[citado 2024 maio 14 ] Available from: https://doi.org/10.1186/1471-2105-15-S2-S2 - Texto sistematizado
- Modelagem e controle utilizando bases de funções ortonormais.
- Automatic aspect discrimination in relational data clustering
- An introduction to models based on Laguerre, Kautz and other related orthonormal functions - part II: non-linear models
- Evaluating correlation coefficients for clustering gene expression profiles of cancer
- A simpler and more accurate AUTO-HDS framework for clustering and visualization of biological data
- On the combination of relative clustering validity criteria
- Evolutionary k-means for distributed data sets
- Active learning strategies for semi-supervised DBSCAN
- Asymmetric Volterra models based on ladder-structured generalized orthonormal basis functions
Informações sobre o DOI: 10.1186/1471-2105-15-S2-S2 (Fonte: oaDOI API)
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