Logowanie
Zarejestruj się
Zresetuj hasło
Publikuj i Dystrybuuj
Rozwiązania Wydawnicze
Rozwiązania Dystrybucyjne
Dziedziny
Architektura i projektowanie
Bibliotekoznawstwo i bibliologia
Biznes i ekonomia
Chemia
Chemia przemysłowa
Filozofia
Fizyka
Historia
Informatyka
Inżynieria
Inżynieria materiałowa
Językoznawstwo i semiotyka
Kulturoznawstwo
Literatura
Matematyka
Medycyna
Muzyka
Nauki farmaceutyczne
Nauki klasyczne i starożytne studia bliskowschodnie
Nauki o Ziemi
Nauki o organizmach żywych
Nauki społeczne
Prawo
Sport i rekreacja
Studia judaistyczne
Sztuka
Teologia i religia
Zagadnienia ogólne
Publikacje
Czasopisma
Książki
Materiały konferencyjne
Wydawcy
Blog
Kontakt
Wyszukiwanie
EUR
USD
GBP
Polski
English
Deutsch
Polski
Español
Français
Italiano
Koszyk
Home
Czasopisma
International Journal of Applied Mathematics and Computer Science
Tom 29 (2019): Zeszyt 1 (March 2019)
Otwarty dostęp
Machine learning techniques combined with dose profiles indicate radiation response biomarkers
Anna Papiez
Anna Papiez
,
Christophe Badie
Christophe Badie
oraz
Joanna Polanska
Joanna Polanska
| 29 mar 2019
International Journal of Applied Mathematics and Computer Science
Tom 29 (2019): Zeszyt 1 (March 2019)
Exploring Complex and Big Data (special section, pp. 7-91), Johann Gamper, Robert Wrembel (Eds.)
O artykule
Poprzedni artykuł
Następny artykuł
Abstrakt
Referencje
Autorzy
Artykuły w tym zeszycie
Podgląd
PDF
Zacytuj
Udostępnij
Data publikacji:
29 mar 2019
Zakres stron:
169 - 178
Otrzymano:
28 lut 2018
Przyjęty:
18 paź 2018
DOI:
https://doi.org/10.2478/amcs-2019-0013
Słowa kluczowe
machine learning
,
gene profiling
,
radiation response
,
multiple random validation
,
transcription
© 2019 Anna Papiez et al., published by Sciendo
This work is licensed under the Creative Commons Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 3.0 License.
Anna Papiez
Data Mining Group, Institute of Automatic Control Silesian University of Technology
Gliwice, Poland
Christophe Badie
Cancer Mechanisms and Biomarkers, Radiation Effects Department, Centre for Radiation, Chemical & Environmental Hazards, Public Health England
Joanna Polanska
Data Mining Group, Institute of Automatic Control Silesian University of Technology
Gliwice, Poland