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Alberton, Federico (2016) Algorithms for identifying statistically significant progression patterns in cancer genomes. [Magistrali biennali]

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Abstract

This work formalizes the problem of the identification of significant progression patterns from cancer genomics data and proposes algorithms to find such patterns. The proposed algorithms are based on Monte Carlo methods to find statistically relevant patterns using a probabilistic model that use tail distribution bounds to focus the computation on the most promising patterns. The proposed approach has been tested on real cancer data from The Cancer Genome Atlas project.

Tipologia del documento:Magistrali biennali
Parole chiave:cancer, patterns, bioinformatics
Settori scientifico-disciplinari del MIUR:Area 09 - Ingegneria industriale e dell'informazione > ING-INF/05 Sistemi di elaborazione delle informazioni
Codice ID:53736
Relatore:Vandin, Fabio
Data della tesi:14 Dicembre 2016
Biblioteca:Polo di Ingegneria > Biblioteca Interdipartimentale di Ingegneria dell'Informazione e Ingegneria Elettrica
Tipo di fruizione per il documento:on-line per i full-text
Tesi sperimentale (Si) o compilativa (No)?:

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