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  Mixture model based group inference in fused genotype and phenotype data

Georgi, B., Spence, M. A., Flodman, P., & Schliep, A. (2007). Mixture model based group inference in fused genotype and phenotype data. In Bock, H.H., Gaul, W., Vichi, & M. (Eds.), Studies in Classification, Data Analysis, and Knowledge Organization (pp. 1-8). Heidelberg [et al]: Springer.

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Georgi2007a.pdf (beliebiger Volltext), 381KB
 
Datei-Permalink:
-
Name:
Georgi2007a.pdf
Beschreibung:
-
OA-Status:
Sichtbarkeit:
Eingeschränkt (Max Planck Institute for Molecular Genetics, MBMG; )
MIME-Typ / Prüfsumme:
application/pdf
Technische Metadaten:
Copyright Datum:
-
Copyright Info:
eDoc_access: INSTITUT
Lizenz:
-

Externe Referenzen

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Urheber

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 Urheber:
Georgi, Benjamin1, Autor
Spence, M. Anne, Autor
Flodman, Pamela, Autor
Schliep, Alexander2, Autor           
Affiliations:
1Max Planck Society, ou_persistent13              
2Dept. of Computational Molecular Biology (Head: Martin Vingron), Max Planck Institute for Molecular Genetics, Max Planck Society, ou_1433547              

Inhalt

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Schlagwörter: -
 Zusammenfassung: The analysis of genetic diseases has classically been directed towards establishing direct links between cause, a genetic variation, and effect, the observable deviation of phenotype. For complex diseases which are caused by multiple factors and which show a wide spread of variations in the phenotypes this is unlikely to succeed. One example is the Attention Deficit Hyperactivity Disorder (ADHD), where it is expected that phenotypic variations will be caused by the overlapping effects of several distinct genetic mechanisms. The classical statistical models to cope with overlapping subgroups are mixture models, essentially convex combinations of density functions, which allow inference of descriptive models from data as well as the deduction of groups. An extension of conventional mixtures with attractive properties for clustering is the context-specific independence (CSI) framework. CSI allows for an automatic adaption of model complexity to avoid overfitting and yields a highly descriptive model.

Details

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Sprache(n): eng - English
 Datum: 2007
 Publikationsstatus: Erschienen
 Seiten: -
 Ort, Verlag, Ausgabe: -
 Inhaltsverzeichnis: -
 Art der Begutachtung: -
 Art des Abschluß: -

Veranstaltung

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Entscheidung

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Projektinformation

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Quelle 1

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Titel: Studies in Classification, Data Analysis, and Knowledge Organization
Genre der Quelle: Buch
 Urheber:
Bock, Herausgeber
.H., H, Herausgeber
Gaul, Herausgeber
W., Herausgeber
Vichi, Herausgeber
M., Herausgeber
Affiliations:
-
Ort, Verlag, Ausgabe: Heidelberg [et al] : Springer
Seiten: - Band / Heft: - Artikelnummer: - Start- / Endseite: 1 - 8 Identifikator: -

Quelle 2

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Titel: Studies in Classification, Data Analysis, and Knowledge Organization
Genre der Quelle: Reihe
 Urheber:
Bock, Herausgeber
.H., H, Herausgeber
Gaul, Herausgeber
W., Herausgeber
Vichi, Herausgeber
M., Herausgeber
Affiliations:
-
Ort, Verlag, Ausgabe: -
Seiten: - Band / Heft: - Artikelnummer: - Start- / Endseite: - Identifikator: ISSN: 1431-8814