Multi-omic data integration using kernel-based non-negative matrix factorization approach to identify and analyze co-modules in lung adenocarcinoma

Multi-omic data integration is a topic of great interest as it enables to analyze vast amount of biological data and contribute to the understanding of the biological processes underlying in organisms. Multiple machine learning techniques have been proposed to ingrate biological data. Some of the mo...

Full description

Autores:
Aceros Cardozo, Sara Lucía
Salazar Beltrán, María Elena
Tipo de recurso:
Fecha de publicación:
2021
Institución:
Universidad de los Andes
Repositorio:
Séneca: repositorio Uniandes
Idioma:
eng
OAI Identifier:
oai:repositorio.uniandes.edu.co:1992/51008
Acceso en línea:
http://hdl.handle.net/1992/51008
Palabra clave:
Aprendizaje automático (Inteligencia artificial)
Enfermedades de los pulmones
Adenocarcinoma
Pulmones
Síndrome de dificultad respiratoria
Funciones de Kernel
Ingeniería
Rights
openAccess
License
https://repositorio.uniandes.edu.co/static/pdf/aceptacion_uso_es.pdf