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Formal concept analysis applied to transcriptomic data

  • Mehwish Alam
  • , Adrien Coulet
  • , Amedeo Napoli
  • , Malika Smaïl-Tabbone
  • LORIA and INRIA Lorraine
  • Nancy Université
  • LORIA Laboratoire Lorrain de Recherche en Informatique et ses Applications

Résultats de recherche: Contribution à un journalArticle de conférenceRevue par des pairs

Résumé

Identifying functions or pathways shared by genes responsi- ble for cancer is still a challenging task. This paper describes the prepa- ration work for applying Formal Concept Analysis (FCA) to biological data. After gene transcription experiments, we integrate various annota- tions of selected genes in a database along with relevant domain knowl- edge. The database subsequently allows to build formal contexts in a exible way. We present here a preliminary experiment using these data on a core context with the addition of domain knowledge by context ap- position. The resulting concept lattices are pruned and we discuss some interesting concepts. Our study shows how data integration and FCA can help the domain expert in the exploration of complex data.

langue originaleAnglais
Pages (de - à)7-14
Nombre de pages8
journalCEUR Workshop Proceedings
Volume939
étatPublié - 1 déc. 2012
Modification externeOui
EvénementInternational Workshop "What Can FCA Do for Artificial Intelligence?", FCA4AI 2012 - Workshop of the ECAI 2012 Conference - Montpellier, France
Durée: 28 août 201228 août 2012

SDG des Nations Unies

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  1. SDG 3 - Bonne santé et bien-être
    SDG 3 Bonne santé et bien-être

Empreinte digitale

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