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生物数据挖掘，第9卷

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2016年第9卷

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香农·M·林奇,杰森·H·摩尔:
呼吁在流行病学中采用生物数据挖掘方法。 1
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埃洛伊莎·米利奥利,雷纳托·维米耶罗,伊娜·蒂什琴科,卡洛斯·里韦罗斯,里贾娜·贝雷塔,巴勃罗·莫斯卡托:
在METABRIC数据集中迭代细化乳腺癌固有亚型。 2
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宋爱林,严景文,金成恩,香农·L·里萨赫,亚伦·K·王,安德鲁·赛金,李深,凯西·S·格林:
阿尔茨海默病海马体积相关遗传变异的网络分析：ADNI队列研究。三
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普拉比娜·库马尔·梅赫,坦马亚·库马尔·萨胡,阿塔库里·拉马克里什纳·拉奥:
使用随机森林和新的序列编码方法预测供体剪接位点。 4
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布莱恩·芬克尔曼,本杰明·弗伦奇,斯蒂芬·金梅尔:
聚类数据中动态混合效应模型的预测精度。 5
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弗洛里安·海克,塞巴斯蒂安·比特里奇,弗洛里安·凯泽,德克·拉布德:
SequenceCEROSENE：一种计算方法和网络服务器，用于在序列级别可视化空间剩余邻域。 6
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Silke Szymczak公司,艾米丽·罗斯·霍尔辛格,阿比吉特·达斯古普塔,詹姆斯·D·马利,安妮·莫洛伊,詹姆斯·米尔斯,劳伦斯·布罗迪,德怀特·斯坦博利安,琼·贝利·威尔逊:
r2VIM：全基因组关联研究中随机森林的一种新变量选择方法。 7
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拉吉夫·卡尔巴勒,Sangeeta Sawant公司,乌尔米拉·库尔卡尼·卡莱:
勘误表：BioDB提取器：通用生物信息学数据库的定制数据提取系统。 8
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丹尼尔·希姆尔斯坦,凯西·S·格林,杰森·H·摩尔:
勘误表：演变中的难题：生成具有复杂病因的人类遗传学数据集。 9
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莫娜·里门施奈德,罗宾·森格,乌苏拉·诺依曼,艾克·Hüllermeier,多米尼克·海德:
利用HIV-1蛋白酶和逆转录酶交叉耐药性信息，通过多标签分类改进耐药性预测。 10
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沙恩·艾哈迈德·拉扎,丹尼尔·兰根卡佩尔,Korsuk Sirinukunwattana公司,大卫·B·A·爱泼斯坦,蒂姆·W·纳特肯佩尔,纳西尔·拉吉普特:
多路荧光生物图像分析的稳健归一化协议。 11
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黄敏君,布兰妮·格雷厄姆,Ge Zhang先生,里德·哈德,努里·科达曼,杰森·H·摩尔,路易斯·穆格里亚,斯科特·M·威廉姆斯:
进化三角测量：用进化证据为遗传关联研究提供信息。 12
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马亮,城堡拉力赛,Xin Zheng（新正）,吉莎·库蒂,埃米尔·戈吉内尼,布拉德·谢尔曼,孙强,陈雄芳,托马斯·斯凯利,克里斯汀·琼斯,罗伯特·M·斯蒂芬斯,滨州,威廉·W·刘,卡尔文·约翰逊,今明智美,蒋敏康:
通过PacBio单分子长阅读的基于聚类的生物信息学分析来区分高度相似的基因亚型。 13
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李静（音译）,詹姆斯·D·马利,安吉丽娜·安德鲁,玛格丽特·卡拉加斯,杰森·H·摩尔:
使用基于排列的随机森林方法检测基因相互作用。 14
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杰森·H·摩尔,约翰·霍姆斯:
生物医学信息学的黄金时代已经开始。 15
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弗兰科·米利奇奥,丽贝卡·罗斯,江边,Jae Min（在敏）,马蒂亚·普洛斯佩里:
下一代测序数据分析的可视化编程。 16
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马哈·索利曼,奥尔法·纳斯拉乌伊,奈杰尔·库珀:
使用文本挖掘方法构建青光眼交互网络。 17
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李若旺,斯科特·杜德克,Dokyoon Kim公司,莫莉·A·霍尔,尤基科·布拉德福德,佩吉·L·佩西格,Murray H.才华横溢,詹姆斯·林尼曼,凯瑟琳·麦卡蒂,乐宝,玛丽琳·里奇:
通过进化算法进化贝叶斯网络识别遗传交互网络。 18
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张艺乐,柳树王,简登,克里斯蒂娜·安东,史蒂芬·盖伯斯,张卫平,多萝西·于黄,坎金（Can Jin）:
用于毒性评估中模式-行为分类的机器学习算法。 19
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凯瑟琳·伊凯,陈平（Ping Chen）,亚历杭德拉·塞维拉,维勒·兰塔南,雷纳·莱顿,桑普萨·豪塔尼埃米:
SePIA：RNA和小RNA序列处理、整合和分析。 20
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Riku Louhimo公司,马尔科·拉克索,丹尼斯·贝里茨金,朱哈·克莱夫斯特罗姆,雷纳·莱顿,桑普萨·豪塔尼埃米:
利用基因组学和精选数据对药物进行优先排序的数据整合。 21
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田口Y-h:
基于主成分分析的无监督特征提取在芽殖酵母时间周期基因表达中的应用。 22
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阿特姆·利森科,伊琳娜·罗兹诺娃,曼苏尔·A·S·萨奇,亚历山大·马泽因,克里斯托弗·罗林斯,查尔斯·奥夫雷:
使用图形数据库表示和查询疾病网络。 23
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冈本高登,阿什坎·泽纳尔扎德,汤姆·温斯卡,迈克尔·卢米斯,James B.国家,蒂芬·法布尔,Maarit Tiirikainen公司,布伦达·埃尔南德斯,陈仕炜,琳达·王,桑迪奎:
使用秩-1的稀疏矩阵近似对多个高维数据类型进行联合分析，并应用于卵巢癌和肝癌。 24
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詹妮弗·张,赵慧珍（Hyejin Cho）,周慧贤:
芒果：结合和分析异质生物网络。 25
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巴布·穆尼奥斯·托雷斯,菲利普·罗克,罗伯特·贝鲁齐奇,伊万娜·格贝萨,奥利弗·武格里克:
msBiodat分析工具，用于高通量实验的大数据分析。 26
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卡莉·科伦·布坎南·摩尔,安娜·奥库拉·巴兹勒,约翰·华莱士,亚历克斯·托马斯·弗雷斯,玛丽琳·德里吉·里奇:
检测罕见变异关联的生物知情方法。 27
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尼古拉·拉扎里尼,Pawel Widera公司,斯图亚特·威廉姆森,Rakesh Heer公司,纳塔利奥·克拉斯诺戈尔,Jaume Bacardit公司:
基于规则的机器学习模型的功能网络推理。 28
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Spiros C.Denaxas公司,Folkert W.Asselbergs公司,杰森·H·摩尔:
冰山一角：为生物数据挖掘访问医院电子健康记录数据的挑战。 29
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瓦吉迪·迪弗利,阿卜杜拉耶·巴尼雷·迪亚洛:
ProtNN：在结构和拓扑空间中快速准确的蛋白质三维结构分类。 30
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邢光明,张国强,崔李聪:
FEDRR：快速、详尽地检测冗余层次关系，以提高大型生物医学本体的质量。 31
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李俊华,Byong Chul Yoo先生,金云焕（Yun Hwan Kim）,孙安安,Seung-Gu Yeo先生,Jae Youl Cho先生,Kyung-Hee Kim（金庆熙）,Seung Cheol Kim先生:
卵巢癌筛查的Low-mass-ion判别方程（LOME）。 32
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Na Hong女士,乔蒂什曼·巴萨克,克里斯托弗·G·丘特,蒋国谦:
开发用于创建基于规则的临床诊断标准的模块化架构。 33
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迭戈·A·福雷罗,杰森·H·摩尔:
考虑提高研究活动的效率和生产力。 35:1-35:4
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乌苏拉·诺依曼,莫娜·里门施奈德,简·彼得·索瓦,西奥多·巴尔斯,朱莉娅·卡尔斯奇,阿里·坎贝,多米尼克·海德:
通过使用一种新的集成特征选择方法，对特征选择偏差进行补偿，并改进二进制分类的预测性能。 36:1-36:14
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李金燕,西蒙·方,宋云希（Yunsick Sung）,Kyungeun Cho先生,雷蒙德·K·王,Kelvin Kian Loong Wong（凯文·金龙王）:
基于自适应群聚类的动态多目标合成少数过采样技术在生物医学数据分类中的应用。 37:1-37:15
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朱利娅·菲斯科,伊曼纽尔·韦切克,Eleonora Cella公司,亚历山德拉·洛·普雷斯蒂,玛尔塔·乔瓦内蒂,穆罕默德·巴巴基尔·米纳,马可·乔蒂,马西莫·西科齐,亚历山德拉·皮安吉利,保拉·贝托拉齐,乔瓦尼·费利奇:
MISSEL：一种识别大量小物种特异性基因组子序列的方法及其在病毒分类中的应用。 38:1-38:24
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Ravi Prabhakar更多,鲁帕利·钱德拉舍哈尔·曼内,赫曼特·普洛希特:
matK-QR分类器：一种基于模式的植物物种识别方法。 39:1-39:15
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Samantha Cheng（萨曼莎·程）,安吉丽娜·安德鲁,彼得·安德鲁斯,杰森·H·摩尔:
膀胱癌易感性的复杂系统分析揭示了脱羧酶活性在两个全基因组关联研究中的作用。 40:1-40:6
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阿尔祖坎·祖圭尔,Junguk Hur公司,何永群:
交互网络本体支持对生物医学文献中用多个关键字表示的复杂交互进行建模和挖掘。 41:1-41:17

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