Feature Filtering Techniques for Biased Microarray Sample Sets, Fachbücher von Abu Kamal

Das Buch "Feature Filtering Techniques for Biased Microarray Sample Sets" bietet eine umfassende Analyse und innovative Ansätze zur Auswahl von Genen aus mikroarraybasierten Datensätzen, die durch eine unausgewogene Verteilung der Proben gekennzeichnet sind. In der biomedizinischen Forschung ist es häufig der Fall, dass die verfügbaren Daten stark verzerrt sind, was die Identifizierung relevanter Gene für bestimmte Krankheiten erschwert. Die traditionellen Methoden zur Genselektion berücksichtigen oft nicht die Verteilung der Klassen, was zu suboptimalen Ergebnissen führen kann. Dieses Fachbuch stellt drei neuartige Filtertechniken vor, die speziell für die Analyse solcher verzerrten Datensätze entwickelt wurden. Die vorgestellten Methoden, darunter Higher Weight ReliefF und ReliefF mit Balanced Minority Repeat, zielen darauf ab, die Identifizierung von Genen zu optimieren, die mit schweren Erkrankungen in Verbindung stehen. Die Ansätze sind darauf ausgelegt, Forschenden in den Bereichen Bioinformatik, Computerwissenschaften und biomedizinische Forschung zu helfen, potenziell gefährliche Gene effizient zu filtern und somit die Grundlage für präzisere Vorhersagemodelle und Entdeckungen in der Genregulationsforschung zu schaffen.