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  Mining complex genotypic features for predicting HIV-1 drug resistance

Saigo, H., Uno, T., & Tsuda, K. (2007). Mining complex genotypic features for predicting HIV-1 drug resistance. Poster presented at 15th Annual International Conference on Intelligent Systems for Molecular Biology & 6th European Conference on Computational Biology (ISMB/ECCB 2007), Wien, Austria.

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Basisdaten

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Datensatz-Permalink: https://hdl.handle.net/21.11116/0000-0004-01AA-B Versions-Permalink: https://hdl.handle.net/21.11116/0000-0004-01AB-A
Genre: Poster

Externe Referenzen

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externe Referenz:
https://www.iscb.org/cms_addon/conferences/ismbeccb2007/ (Inhaltsverzeichnis)
Beschreibung:
-
OA-Status:

Urheber

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 Urheber:
Saigo, H1, 2, Autor           
Uno, T, Autor
Tsuda, K1, 2, Autor           
Affiliations:
1Department Empirical Inference, Max Planck Institute for Biological Cybernetics, Max Planck Society, ou_1497795              
2Max Planck Institute for Biological Cybernetics, Max Planck Society, ou_1497794              

Inhalt

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Schlagwörter: -
 Zusammenfassung: To design an effective pharmacotherapy for HIV-1 patients, it is important to consider mutation associations in the genotypic data. Our method, item set boosting, performs linear regression in the complete space of power sets of mutations. In computational experiments our method succeeded in recovering salient associations which explain drug resistance.

Details

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Sprache(n):
 Datum: 2007-07
 Publikationsstatus: Online veröffentlicht
 Seiten: -
 Ort, Verlag, Ausgabe: -
 Inhaltsverzeichnis: -
 Art der Begutachtung: -
 Identifikatoren: -
 Art des Abschluß: -

Veranstaltung

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Titel: 15th Annual International Conference on Intelligent Systems for Molecular Biology & 6th European Conference on Computational Biology (ISMB/ECCB 2007)
Veranstaltungsort: Wien, Austria
Start-/Enddatum: 2007-07-21 - 2007-07-25

Entscheidung

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Projektinformation

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Quelle

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