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MULTI-LEVEL ARCHITECTURE OF PATTERN RECOGNITION IN BIOLOGICAL DATA

机译:生物数据中模式识别的多层次体系结构

摘要

Methods, systems and apparatus for detecting patterns in constituents of at least one biological organism are disclosed. In accordance with one method, clusters of the constituents are determined (208) by selecting (210) different subsets of at least one of genes or proteins and identifying (212) the clusters from biological data corresponding to the selected subsets. Here, membership values for the constituents, indicating membership within the clusters, are calculated for use as a basis of an additional cluster determination process (208) to obtain final clusters of constituents. By underpinning the preliminary clustering on different subsets of biological data and formulating the higher-level clustering on the basis of the membership values, the embodiments can enable an evaluation of a large variety of biological data in a practical, accurate and highly efficient manner.
机译:公开了用于检测至少一种生物有机体的成分中的模式的方法,系统和设备。根据一种方法,通过选择( 210 )基因或蛋白质中至少一种的不同子集并鉴定( 208 212 )对应于所选子集的生物学数据中的聚类。在此,计算表示成员在集群中的成员资格的成员资格值,以用作附加集群确定过程( 208 )的基础,以获得最终的成员集群。通过在生物数据的不同子集上支持初步聚类并基于隶属度来制定更高级别的聚类,实施例可以使得能够以实用,准确和高效的方式评估多种生物数据。

著录项

  • 公开/公告号US2018225414A1

    专利类型

  • 公开/公告日2018-08-09

    原文格式PDF

  • 申请/专利权人 KONINKLIJKE PHILIPS N.V.;

    申请/专利号US201615749694

  • 发明设计人 KONSTANTIN VOLYANSKYY;NEVENKA DIMITROVA;

    申请日2016-08-12

  • 分类号G06F19/24;G06F17/30;

  • 国家 US

  • 入库时间 2022-08-21 12:55:36

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