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Erschienen in:
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2005 | OriginalPaper | Buchkapitel

Analyzing Microarray Data with the Generative Topographic Mapping Approach

verfasst von : Isabelle M. Grimmenstein, Karsten Quast, Wolfgang Urfer

Erschienen in: Classification — the Ubiquitous Challenge

Verlag: Springer Berlin Heidelberg

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The Generative Topographic Mapping (GTM) approach of Bishop et al. (1998) is proposed as an alternative to the Self-Organizing Map (SOM) approach of Kohonen (1998) for the analysis of gene expression data from microarrays. It is applied exemplarily to a microarray data set from renal tissue and the results are compared with those derived by SOM. Furthermore, enhancements for the application of the GTM methodology to microarray data are made.

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Metadaten
Titel
Analyzing Microarray Data with the Generative Topographic Mapping Approach
verfasst von
Isabelle M. Grimmenstein
Karsten Quast
Wolfgang Urfer
Copyright-Jahr
2005
Verlag
Springer Berlin Heidelberg
Buch
Classification — the Ubiquitous Challenge

Print ISBN: 978-3-540-25677-9

Electronic ISBN: 978-3-540-28084-2

Copyright-Jahr: 2005

DOI
https://doi.org/10.1007/3-540-28084-7_38