Littérature scientifique sur le sujet « Analysis of biological data »
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Articles de revues sur le sujet "Analysis of biological data"
Dwivedi, Vivek Dhar, Indra Prasad Tripathi, Aman Chandra Kaushik, Shiv Bharadwaj et Sarad Kumar Mishra. « Biological Data Analysis Program (BDAP) : a multitasking biological sequence analysis program ». Neural Computing and Applications 30, no 5 (17 décembre 2016) : 1493–501. http://dx.doi.org/10.1007/s00521-016-2772-z.
Texte intégralSrivastava, Chandan. « Biological Data Analysis : Error and Uncertainty ». World Journal of Computer Application and Technology 1, no 3 (novembre 2013) : 67–74. http://dx.doi.org/10.13189/wjcat.2013.010302.
Texte intégralEliceiri, K. W., C. Rueden, W. A. Mohler, W. L. Hibbard et J. G. White. « Analysis of Multidimensional Biological Image Data ». BioTechniques 33, no 6 (décembre 2002) : 1268–73. http://dx.doi.org/10.2144/02336bt01.
Texte intégralGrewal, Rumdeep Kaur, et Sampa Das. « Microarray data analysis : Gaining biological insights ». Journal of Biomedical Science and Engineering 06, no 10 (2013) : 996–1005. http://dx.doi.org/10.4236/jbise.2013.610124.
Texte intégralEl-Bayomi, Kh M., El A. Rady, M. S. El-Tarabany et Fatma D. Mohammed. « Statistical Analysis of Biological Survival Data ». Zagazig Veterinary Journal 42, no 1 (1 mars 2014) : 129–39. http://dx.doi.org/10.21608/zvjz.2014.59478.
Texte intégralFry, J. C. « Biological Data Analysis : A Practical Approach. » Biometrics 50, no 1 (mars 1994) : 318. http://dx.doi.org/10.2307/2533236.
Texte intégralJohnson, Michael L. « Review of Fry, Biological Data Analysis ». Biophysical Journal 67, no 2 (août 1994) : 937. http://dx.doi.org/10.1016/s0006-3495(94)80557-0.
Texte intégralSung, Wing-Kin. « Pan-omics analysis of biological data ». Methods 102 (juin 2016) : 1–2. http://dx.doi.org/10.1016/j.ymeth.2016.05.004.
Texte intégralStansfield, William D., et Matthew A. Carlton. « Bayesian Statistics for Biological Data : Pedigree Analysis ». American Biology Teacher 66, no 3 (1 mars 2004) : 177–82. http://dx.doi.org/10.2307/4451651.
Texte intégralTopaz, Chad M., Lori Ziegelmeier et Tom Halverson. « Topological Data Analysis of Biological Aggregation Models ». PLOS ONE 10, no 5 (13 mai 2015) : e0126383. http://dx.doi.org/10.1371/journal.pone.0126383.
Texte intégralThèses sur le sujet "Analysis of biological data"
Droop, Alastair Philip. « Correlation Analysis of Multivariate Biological Data ». Thesis, University of York, 2009. http://ethos.bl.uk/OrderDetails.do?uin=uk.bl.ethos.507622.
Texte intégralMcCormick, Paul Stephen. « Statistical analysis of biological expression data ». Thesis, University of Cambridge, 2006. http://ethos.bl.uk/OrderDetails.do?uin=uk.bl.ethos.613819.
Texte intégralHasegawa, Takanori. « Reconstructing Biological Systems Incorporating Multi-Source Biological Data via Data Assimilation Techniques ». 京都大学 (Kyoto University), 2015. http://hdl.handle.net/2433/195985.
Texte intégralWaterworth, Alan Richard. « Data analysis techniques of measured biological impedance ». Thesis, University of Sheffield, 2000. http://ethos.bl.uk/OrderDetails.do?uin=uk.bl.ethos.340146.
Texte intégralBecker, Katinka [Verfasser]. « Logical Analysis of Biological Data / Katinka Becker ». Berlin : Freie Universität Berlin, 2021. http://d-nb.info/1241541779/34.
Texte intégralREHMAN, HAFEEZ UR. « Integration and Analysis of Heterogeneous Biological Data ». Doctoral thesis, Politecnico di Torino, 2014. http://hdl.handle.net/11583/2537092.
Texte intégralLi, Yehua. « Topics in functional data analysis with biological applications ». [College Station, Tex. : Texas A&M University, 2006. http://hdl.handle.net/1969.1/ETD-TAMU-1867.
Texte intégralChen, Li. « Integrative Modeling and Analysis of High-throughput Biological Data ». Diss., Virginia Tech, 2010. http://hdl.handle.net/10919/30192.
Texte intégralPh. D.
Causey, Jason L. « Studying Low Complexity Structures in Bioinformatics Data Analysis of Biological and Biomedical Data ». Thesis, University of Arkansas at Little Rock, 2018. http://pqdtopen.proquest.com/#viewpdf?dispub=10750808.
Texte intégralBiological, biomedical, and radiological data tend to be large, complex, and noisy. Gene expression studies contain expression levels for thousands of genes and hundreds or thousands of patients. Chest Computed Tomography images used for diagnosing lung cancer consist of hundreds of 2-D image ”slices”, each containing hundreds of thousands of pixels. Beneath the size and apparent complexity of many of these data are simple and sparse structures. These low complexity structures can be leveraged into new approaches to biological, biomedical, and radiological data analyses. Two examples are presented here. First, a new framework SparRec (Sparse Recovery) for imputation of GWAS data, based on a matrix completion (MC) model taking advantage of the low-rank and low number of co-clusters of GWAS matrices. SparRec is flexible enough to impute meta-analyses with multiple cohorts genotyped on different sets of SNPs, even without a reference panel. Compared with Mendel-Impute, another MC method, our low-rank based method achieves similar accuracy and efficiency even with up to 90% missing data; our co-clustering based method has advantages in running time. MC methods are shown to have advantages over statistics-based methods, including Beagle and fastPhase. Second, we demonstrate NoduleX, a method for predicting lung nodule malignancy from chest Computed Tomography (CT) data, based on deep convolutional neural networks. For training and validation, we analyze >1000 lung nodules in images from the LIDC/IDRI cohort and compare our results with classifications provided by four experienced thoracic radiologists who participated in the LIDC project. NoduleX achieves high accuracy for nodule malignancy classification, with an AUC of up to 0.99, commensurate with the radiologists’ analysis. Whether they are leveraged directly or extracted using mathematical optimization and machine learning techniques, low complexity structures provide researchers with powerful tools for taming complex data.
Zandegiacomo, Cella Alice. « Multiplex network analysis with application to biological high-throughput data ». Master's thesis, Alma Mater Studiorum - Università di Bologna, 2016. http://amslaurea.unibo.it/10495/.
Texte intégralLivres sur le sujet "Analysis of biological data"
Maglaveras, Nicos, Ioanna Chouvarda, Vassilis Koutkias et Rüdiger Brause, dir. Biological and Medical Data Analysis. Berlin, Heidelberg : Springer Berlin Heidelberg, 2006. http://dx.doi.org/10.1007/11946465.
Texte intégralOliveira, José Luís, Víctor Maojo, Fernando Martín-Sánchez et António Sousa Pereira, dir. Biological and Medical Data Analysis. Berlin, Heidelberg : Springer Berlin Heidelberg, 2005. http://dx.doi.org/10.1007/11573067.
Texte intégralBarreiro, José María, Fernando Martín-Sánchez, Víctor Maojo et Ferran Sanz, dir. Biological and Medical Data Analysis. Berlin, Heidelberg : Springer Berlin Heidelberg, 2004. http://dx.doi.org/10.1007/b104033.
Texte intégralDolph, Schluter, dir. The analysis of biological data. Greenwood Village, Colo : Roberts and Co. Publishers, 2009.
Trouver le texte intégralC, Fry John, dir. Biological data analysis : A practical approach. Oxford : IRL Press at Oxford University Press, 1993.
Trouver le texte intégralGlasbey, C. A. Image analysis for the biological sciences. Chichester : J. Wiley, 1995.
Trouver le texte intégralAnalysis of infectious disease data. London : Chapman and Hall, 1989.
Trouver le texte intégralR, Margules C., Austin M. P et CSIRO (Australia), dir. Nature conservation : Cost effective biological surveys and data analysis. [Canberra] : CSIRO Australia, 1991.
Trouver le texte intégralOphir, Frieder, et Martino Robert L, dir. High performance computational methods for biological sequence analysis. Boston : Kluwer Academic Publishers, 1996.
Trouver le texte intégralPodani, János. Introduction to the exploration of multivariate biological data. Leiden : Backhuys Publishers, 2000.
Trouver le texte intégralChapitres de livres sur le sujet "Analysis of biological data"
Kim, Ju Han. « Biological Network Analysis ». Dans Genome Data Analysis, 233–46. Singapore : Springer Singapore, 2019. http://dx.doi.org/10.1007/978-981-13-1942-6_13.
Texte intégralRieger, Josef, Karel Kosar, Lenka Lhotska et Vladimir Krajca. « EEG Data and Data Analysis Visualization ». Dans Biological and Medical Data Analysis, 39–48. Berlin, Heidelberg : Springer Berlin Heidelberg, 2004. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-540-30547-7_5.
Texte intégralKim, Ju Han. « Gene Ontology and Biological Pathway-Based Analysis ». Dans Genome Data Analysis, 121–34. Singapore : Springer Singapore, 2019. http://dx.doi.org/10.1007/978-981-13-1942-6_7.
Texte intégralBarah, Pankaj, Dhruba Kumar Bhattacharyya et Jugal Kumar Kalita. « Information Flow in Biological Systems ». Dans Gene Expression Data Analysis, 27–38. Boca Raton : Chapman and Hall/CRC, 2021. http://dx.doi.org/10.1201/9780429322655-2.
Texte intégralO'Hara, Timothy D., Thomas A. Schlacher, Ashley A. Rowden et Derek P. Tittensor. « Data Analysis Considerations ». Dans Biological Sampling in the Deep Sea, 386–403. Chichester, UK : John Wiley & Sons, Ltd, 2016. http://dx.doi.org/10.1002/9781118332535.ch17.
Texte intégralIno, Fumihiko, Katsunori Matsuo, Yasuharu Mizutani et Kenichi Hagihara. « Minimizing Data Size for Efficient Data Reuse in Grid-Enabled Medical Applications ». Dans Biological and Medical Data Analysis, 195–206. Berlin, Heidelberg : Springer Berlin Heidelberg, 2006. http://dx.doi.org/10.1007/11946465_18.
Texte intégralPotamias, George. « Knowledgeable Clustering of Microarray Data ». Dans Biological and Medical Data Analysis, 491–97. Berlin, Heidelberg : Springer Berlin Heidelberg, 2004. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-540-30547-7_49.
Texte intégralPolaillon, Géraldine, Laure Vescovo, Magali Michaut et Jean-Christophe Aude. « Mining Biological Data Using Pyramids ». Dans Selected Contributions in Data Analysis and Classification, 397–408. Berlin, Heidelberg : Springer Berlin Heidelberg, 2007. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-540-73560-1_37.
Texte intégralHernández, Juan A., Martha L. Mora, Emanuele Schiavi et Pablo Toharia. « RF Inhomogeneity Correction Algorithm in Magnetic Resonance Imaging ». Dans Biological and Medical Data Analysis, 1–8. Berlin, Heidelberg : Springer Berlin Heidelberg, 2004. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-540-30547-7_1.
Texte intégralDiez, Raquel Montes, Juan M. Marin et David Rios Insua. « Bayesian Prediction of Down Syndrome Based on Maternal Age and Four Serum Markers ». Dans Biological and Medical Data Analysis, 85–95. Berlin, Heidelberg : Springer Berlin Heidelberg, 2004. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-540-30547-7_10.
Texte intégralActes de conférences sur le sujet "Analysis of biological data"
Soetaert, Karline, Dick van Oevelen, Theodore E. Simos, George Psihoyios, Ch Tsitouras et Zacharias Anastassi. « Modelling Marine Biological and Biogeochemical Data ». Dans NUMERICAL ANALYSIS AND APPLIED MATHEMATICS ICNAAM 2011 : International Conference on Numerical Analysis and Applied Mathematics. AIP, 2011. http://dx.doi.org/10.1063/1.3636664.
Texte intégralOgiela, Lidia. « Biological Modelling in Semantic Data Analysis Systems ». Dans 2012 Sixth International Conference on Innovative Mobile and Internet Services in Ubiquitous Computing (IMIS). IEEE, 2012. http://dx.doi.org/10.1109/imis.2012.81.
Texte intégralKim, Christine, Peggy Yin, Carlos X. Soto, Ian K. Blaby et Shinjae Yoo. « Multimodal biological analysis using NLP and expression profile ». Dans 2018 New York Scientific Data Summit (NYSDS). IEEE, 2018. http://dx.doi.org/10.1109/nysds.2018.8538944.
Texte intégralLivengood, Philip, Ross Maciejewski, Wei Chen et David S. Ebert. « A visual analysis system for metabolomics data ». Dans 2011 IEEE Symposium on Biological Data Visualization (BioVis). IEEE, 2011. http://dx.doi.org/10.1109/biovis.2011.6094050.
Texte intégralThai, My T., Ping Deng, Weili Wu, Taieb Znati, Onur Seref, O. Erhun Kundakcioglu et Panos Pardalos. « Approximation algorithms of non-unique probes selection for biological target identification ». Dans DATA MINING, SYSTEMS ANALYSIS AND OPTIMIZATION IN BIOMEDICINE. AIP, 2007. http://dx.doi.org/10.1063/1.2817340.
Texte intégralJager, Gunter, Florian Battke et Kay Nieselt. « TIALA — ; Time series alignment analysis ». Dans 2011 IEEE Symposium on Biological Data Visualization (BioVis). IEEE, 2011. http://dx.doi.org/10.1109/biovis.2011.6094048.
Texte intégralPedersen, Edvard, Inge Alexander Raknes, Martin Ernstsen et Lars Ailo Bongo. « Integrating Data-Intensive Computing Systems with Biological Data Analysis Frameworks ». Dans 2015 23rd Euromicro International Conference on Parallel, Distributed and Network-Based Processing (PDP). IEEE, 2015. http://dx.doi.org/10.1109/pdp.2015.106.
Texte intégralNowke, Christian, Maximilian Schmidt, Sacha J. van Albada, Jochen M. Eppler, Rembrandt Bakker, Markus Diesrnann, Bernd Hentschel et Torsten Kuhlen. « VisNEST — ; Interactive analysis of neural activity data ». Dans 2013 IEEE Symposium on Biological Data Visualization (BioVis). IEEE, 2013. http://dx.doi.org/10.1109/biovis.2013.6664348.
Texte intégralCui, Guangzhao, Xianghong Cao et Xuncai Zhang. « Analysis of Biological Data with Digital Signal Processing ». Dans 2005 IEEE 7th Workshop on Multimedia Signal Processing. IEEE, 2005. http://dx.doi.org/10.1109/mmsp.2005.248561.
Texte intégralMajid Rastegar-Mojarad, Saeed Talatian-Azad et Behrouz Minaei-Bidgoli. « A survey on biological data analysis by biclustering ». Dans 2010 International Conference on Educational and Information Technology (ICEIT). IEEE, 2010. http://dx.doi.org/10.1109/iceit.2010.5607792.
Texte intégralRapports d'organisations sur le sujet "Analysis of biological data"
Langston, Michael A. Scalable Computational Methods for the Analysis of High-Throughput Biological Data. Office of Scientific and Technical Information (OSTI), septembre 2012. http://dx.doi.org/10.2172/1050046.
Texte intégralRatnarajah, Lavenia. Map of BioEco Observing networks/capability. EuroSea, octobre 2021. http://dx.doi.org/10.3289/eurosea_d1.2.
Texte intégralReilly-Collette, Marina, Brandon Booker, Kathryn Trubac, Tyler Elliott, Andrew Reichert, Charles Woodruff et Lien Senchak. Testing of dry decontamination technologies for chemical, biological, radiological, and nuclear (CBRN) response. Engineer Research and Development Center (U.S.), mai 2023. http://dx.doi.org/10.21079/11681/47032.
Texte intégralRodriguez Muxica, Natalia. Open configuration options Bioinformatics for Researchers in Life Sciences : Tools and Learning Resources. Inter-American Development Bank, février 2022. http://dx.doi.org/10.18235/0003982.
Texte intégralMatthew, Gray. Data from "Winter is Coming – Temperature Affects Immune Defenses and Susceptibility to Batrachochytrium salamandrivorans". University of Tennessee, Knoxville Libraries, janvier 2021. http://dx.doi.org/10.7290/t7sallfxxe.
Texte intégralCao, Siyang, Yihao Wei, Tiantian Qi, Peng Liu, Yingqi Chen, Fei Yu, Hui Zeng et Jian Weng. Stem cell therapy for peripheral nerve injury : An up-to-date meta-analysis of 55 preclinical researches. INPLASY - International Platform of Registered Systematic Review and Meta-analysis Protocols, octobre 2022. http://dx.doi.org/10.37766/inplasy2022.10.0083.
Texte intégralNachtrieb, Julie. Field site analysis of giant salvinia nitrogen content and salvinia weevil density. Engineer Research and Development Center (U.S.), septembre 2021. http://dx.doi.org/10.21079/11681/42060.
Texte intégralTorney, D. C., W. Bruno et V. Detours. Nonlinear analysis of biological sequences. Office of Scientific and Technical Information (OSTI), novembre 1998. http://dx.doi.org/10.2172/674921.
Texte intégralMcMinn, James W. Biological Diversity Research : An Analysis. Asheville, NC : U.S. Department of Agriculture, Forest Service, Southeastern Forest Experiment Station, 1991. http://dx.doi.org/10.2737/se-gtr-071.
Texte intégralMcMinn, James W. Biological Diversity Research : An Analysis. Asheville, NC : U.S. Department of Agriculture, Forest Service, Southeastern Forest Experiment Station, 1991. http://dx.doi.org/10.2737/se-gtr-71.
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