Tapez votre recherche ici
  • Équipes
  • Membres
  • Projets
  • Événements
  • Appels
  • Emplois
  • publications
  • Logiciel
  • Outils
  • Réseau
  • Équipement

Un petit guide pour l'utilisation de la recherche avancée :

  • Tip 1. Utilisez "" afin de chercher une expression exacte.
    Exemple : "division cellulaire"
  • Tip 2. Utilisez + afin de rendre obligatoire la présence d'un mot.
    Exemple : +cellule +stem
  • Tip 3. Utilisez + et - afin de forcer une inclusion ou exclusion d'un mot.
    Exemple : +cellule -stem
e.g. searching for members in projects tagged cancer
Rechercher
Compteur
IN
OUT
Contenu 1
  • member
  • team
  • department
  • center
  • program_project
  • nrc
  • whocc
  • project
  • software
  • tool
  • patent
  • Personnel Administratif
  • Chargé(e) de Recherche Expert
  • Directeur(trice) de Recherche
  • Assistant(e) de Recherche Clinique
  • Infirmier(e) de Recherche Clinique
  • Chercheur(euse) Clinicien(ne)
  • Manager de département
  • Etudiant(e) en alternance
  • Professeur(e)
  • Professeur Honoraire
  • Aide technique
  • Etudiant(e) M2
  • Chercheur(euse) Contractuel(le)
  • Personnel infirmier
  • Chercheur(euse) Permanent(e)
  • Pharmacien(ne)
  • Etudiant(e) en thèse
  • Médecin
  • Post-doctorant(e)
  • Prize
  • Chef(fe) de Projet
  • Chargé(e) de Recherche
  • Ingénieur(e) de Recherche
  • Chercheur(euse) Retraité(e)
  • Technicien(ne)
  • Etudiant(e)
  • Vétérinaire
  • Visiteur(euse) Scientifique
  • Directeur(trice) Adjoint(e) de Centre
  • Directeur(trice) Adjoint(e) de Départment
  • Directeur(trice) Adjoint(e) de Centre National de Référence
  • Directeur(trice) Adjoint(e) de Plateforme
  • Directeur(trice) de Centre
  • Directeur(trice) de Départment
  • Directeur(trice) d'Institut
  • Directeur(trice) de Centre National de Référence
  • Chef(fe) de Groupe
  • Responsable de Plateforme
  • Responsable opérationnel et administratif
  • Responsable de Structure
  • Président(e) d'honneur de Département
  • Coordinateur(trice) du Labex
Contenu 2
  • member
  • team
  • department
  • center
  • program_project
  • nrc
  • whocc
  • project
  • software
  • tool
  • patent
  • Personnel Administratif
  • Chargé(e) de Recherche Expert
  • Directeur(trice) de Recherche
  • Assistant(e) de Recherche Clinique
  • Infirmier(e) de Recherche Clinique
  • Chercheur(euse) Clinicien(ne)
  • Manager de département
  • Etudiant(e) en alternance
  • Professeur(e)
  • Professeur Honoraire
  • Aide technique
  • Etudiant(e) M2
  • Chercheur(euse) Contractuel(le)
  • Personnel infirmier
  • Chercheur(euse) Permanent(e)
  • Pharmacien(ne)
  • Etudiant(e) en thèse
  • Médecin
  • Post-doctorant(e)
  • Prize
  • Chef(fe) de Projet
  • Chargé(e) de Recherche
  • Ingénieur(e) de Recherche
  • Chercheur(euse) Retraité(e)
  • Technicien(ne)
  • Etudiant(e)
  • Vétérinaire
  • Visiteur(euse) Scientifique
  • Directeur(trice) Adjoint(e) de Centre
  • Directeur(trice) Adjoint(e) de Départment
  • Directeur(trice) Adjoint(e) de Centre National de Référence
  • Directeur(trice) Adjoint(e) de Plateforme
  • Directeur(trice) de Centre
  • Directeur(trice) de Départment
  • Directeur(trice) d'Institut
  • Directeur(trice) de Centre National de Référence
  • Chef(fe) de Groupe
  • Responsable de Plateforme
  • Responsable opérationnel et administratif
  • Responsable de Structure
  • Président(e) d'honneur de Département
  • Coordinateur(trice) du Labex
Recherche

← Go to Research

Revenir
Haut de page
Partagez
© Recherche
Publication : BMC bioinformatics

Integrative analysis of gene expression and copy number alterations using canonical correlation analysis

Domaines Scientifiques
Maladies
Organismes
Applications
Technique

Publié sur BMC bioinformatics - 15 avr. 2010

Soneson C, Lilljebjörn H, Fioretos T, Fontes M

Lien vers Pubmed [PMID] – 20398334

BMC Bioinformatics 2010;11:191

With the rapid development of new genetic measurement methods, several types of genetic alterations can be quantified in a high-throughput manner. While the initial focus has been on investigating each data set separately, there is an increasing interest in studying the correlation structure between two or more data sets. Multivariate methods based on Canonical Correlation Analysis (CCA) have been proposed for integrating paired genetic data sets. The high dimensionality of microarray data imposes computational difficulties, which have been addressed for instance by studying the covariance structure of the data, or by reducing the number of variables prior to applying the CCA. In this work, we propose a new method for analyzing high-dimensional paired genetic data sets, which mainly emphasizes the correlation structure and still permits efficient application to very large data sets. The method is implemented by translating a regularized CCA to its dual form, where the computational complexity depends mainly on the number of samples instead of the number of variables. The optimal regularization parameters are chosen by cross-validation. We apply the regularized dual CCA, as well as a classical CCA preceded by a dimension-reducing Principal Components Analysis (PCA), to a paired data set of gene expression changes and copy number alterations in leukemia.