Clasificación no lineal para datos de conteo: aplicación a datos de expresión de secuenciación de RNA
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Autores
Rodríguez Castro, Diana Carolina
Director
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Español
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Resumen
Uno de los principales objetivos en el estudio de datos genómicos es la clasificación de genes basados en su coexpresión. Aqu´ı se propone un kernel (medida de similitud) basado en la distancia Poisson y otra basada en información mútua para clasificar genes usando el método no lineal máquina de soporte vectorial en datos de conteo RNAseq, sus resultados se comparan con el método lineal discriminante Poisson.
Abstract. One of the main objectives in the study of genomic data is the classification of genes based on their coexpression. Here we propose a kernel (measure of similarity) based on Poisson distance and another based on mutual information to classify genes using the non-linear method vector support machine in RNAseq count data, their results are compared with the Poisson discriminant linear method
Abstract. One of the main objectives in the study of genomic data is the classification of genes based on their coexpression. Here we propose a kernel (measure of similarity) based on Poisson distance and another based on mutual information to classify genes using the non-linear method vector support machine in RNAseq count data, their results are compared with the Poisson discriminant linear method