R-gestützte Validierung von Clusterungen biologischer Daten - Thiem, Kathrin
35,90 €
inkl. MwSt.
Versandkostenfrei*
Versandfertig in über 4 Wochen
  • Broschiertes Buch

Insbesondere bei Clusterungen von biologischen Daten kann, bedingt durch biologische Varianz, die Einteilung in Gruppen abweichend sein. Es stellt sich die Frage- Wie sensitiv ist eine hierarchisches Clusterung bei systematischer Veränderung ausgewählter Parametern, die für das Erstellen der Clusterung erforderlich sind? Am Beispiel von stimulierten Krebszellen und deren Aktivitätenprofil können Proteine identifiziert werden, die für die Krankheit relevant sind. Mithilfe einer künstlich hinzugefügten Varianz werden Daten verändert und erneut eingeteilt. Ziel ist die Validierung der Clusterung…mehr

Andere Kunden interessierten sich auch für
Produktbeschreibung
Insbesondere bei Clusterungen von biologischen Daten kann, bedingt durch biologische Varianz, die Einteilung in Gruppen abweichend sein. Es stellt sich die Frage- Wie sensitiv ist eine hierarchisches Clusterung bei systematischer Veränderung ausgewählter Parametern, die für das Erstellen der Clusterung erforderlich sind? Am Beispiel von stimulierten Krebszellen und deren Aktivitätenprofil können Proteine identifiziert werden, die für die Krankheit relevant sind. Mithilfe einer künstlich hinzugefügten Varianz werden Daten verändert und erneut eingeteilt. Ziel ist die Validierung der Clusterung mithilfe der statistischen Analysesoftware R (R Development Core Team, 2009).
Autorenporträt
Kathrin Thiem wurde am 02.07.1988 in Hannover geboren und studierte Biologie an der Leibniz Universität Hannover. Ihre Bachelorarbeit erstellete sie in Zusammenarbeit mit der Fakultät für Statistik der TU Dortmund und dem Max-Planck-Institut für molekulare Physiologie in Dortmund. Seit 2015 promoviert sie an der Radboudumc in Nijmegen.