Generalización de dos métodos de detección de conglomerados. Aplicaciones en bioinformática.

Generalización de dos métodos de detección de conglomerados. Aplicaciones en bioinformática.

En este artículo se propone una modificación a los métodos de detección de conglomerados de enfermos en el tiempo, para que puedan utilizarse en otras ramas del saber. Se muestran especificaciones particulares en los métodos Scan y Grimson. Los datos originales se transforman en una secuencia binari...

Descripción completa

Detalles Bibliográficos
Autores principales: Rodríguez Corvea, Laureano, Casas Cardoso, Gladys, Grau Abalo, Ricardo, Pupo Meriño, Mario
Formato: Online
Idioma:spa
Publicado: Universidad de Costa Rica, Centro de Investigación en Matemática Pura y Aplicada (CIMPA) 2008
Acceso en línea:https://revistas.ucr.ac.cr/index.php/matematica/article/view/286
id RMTA286
record_format ojs
spelling RMTA2862022-01-21T18:14:27Z Generalización de dos métodos de detección de conglomerados. Aplicaciones en bioinformática. Generalización de dos métodos de detección de conglomerados. Aplicaciones en bioinformática. Rodríguez Corvea, Laureano Casas Cardoso, Gladys Grau Abalo, Ricardo Pupo Meriño, Mario Temporal disease clusters Scan method Grimson method Bioinformatics applications Conglomerados temporales método Scan método de Grimson aplicaciones bioinformáticas This paper presents a modification to the temporal disease clusters methods in order to apply them to other sciences. Particular specifications are shown in Scan and temporal Grimson techniques. The original data are transformed in a binary sequence: the value “one” represents the interest category and value “zero” corresponds to all other cases. Computational transformations of the algorithms are implementedusing Mathematica Package. Besides some interesting bioinformatics applications are presented.   En este artículo se propone una modificación a los métodos de detección de conglomerados de enfermos en el tiempo, para que puedan utilizarse en otras ramas del saber. Se muestran especificaciones particulares en los métodos Scan y Grimson. Los datos originales se transforman en una secuencia binaria donde los “unos” representan la categoría de interés y los “ceros” se corresponden con los demás casos. Las transformaciones particulares de los algoritmos se implementaron en el paquete Mathematica. Además se presentan varias aplicaciones interesantes del campo de la bioinformática. Universidad de Costa Rica, Centro de Investigación en Matemática Pura y Aplicada (CIMPA) 2008-02-01 info:eu-repo/semantics/article info:eu-repo/semantics/publishedVersion Article application/pdf https://revistas.ucr.ac.cr/index.php/matematica/article/view/286 10.15517/rmta.v15i1.286 Revista de Matemática: Teoría y Aplicaciones; Vol. 15 No. 1 (2008): Revista de Matemática: Teoría y Aplicaciones; 27-40 Revista de Matemática: Teoría y Aplicaciones; Vol. 15 Núm. 1 (2008): Revista de Matemática: Teoría y Aplicaciones; 27-40 Revista de Matemática; Vol. 15 N.º 1 (2008): Revista de Matemática: Teoría y Aplicaciones; 27-40 2215-3373 1409-2433 spa https://revistas.ucr.ac.cr/index.php/matematica/article/view/286/266 Derechos de autor 2008 Revista de Matemática: Teoría y Aplicaciones
institution Universidad de Costa Rica
collection Revista de Matemática: Teoría y Aplicaciones
language spa
format Online
author Rodríguez Corvea, Laureano
Casas Cardoso, Gladys
Grau Abalo, Ricardo
Pupo Meriño, Mario
spellingShingle Rodríguez Corvea, Laureano
Casas Cardoso, Gladys
Grau Abalo, Ricardo
Pupo Meriño, Mario
Generalización de dos métodos de detección de conglomerados. Aplicaciones en bioinformática.
author_facet Rodríguez Corvea, Laureano
Casas Cardoso, Gladys
Grau Abalo, Ricardo
Pupo Meriño, Mario
author_sort Rodríguez Corvea, Laureano
description En este artículo se propone una modificación a los métodos de detección de conglomerados de enfermos en el tiempo, para que puedan utilizarse en otras ramas del saber. Se muestran especificaciones particulares en los métodos Scan y Grimson. Los datos originales se transforman en una secuencia binaria donde los “unos” representan la categoría de interés y los “ceros” se corresponden con los demás casos. Las transformaciones particulares de los algoritmos se implementaron en el paquete Mathematica. Además se presentan varias aplicaciones interesantes del campo de la bioinformática.
title Generalización de dos métodos de detección de conglomerados. Aplicaciones en bioinformática.
title_short Generalización de dos métodos de detección de conglomerados. Aplicaciones en bioinformática.
title_full Generalización de dos métodos de detección de conglomerados. Aplicaciones en bioinformática.
title_fullStr Generalización de dos métodos de detección de conglomerados. Aplicaciones en bioinformática.
title_full_unstemmed Generalización de dos métodos de detección de conglomerados. Aplicaciones en bioinformática.
title_sort generalización de dos métodos de detección de conglomerados. aplicaciones en bioinformática.
title_alt Generalización de dos métodos de detección de conglomerados. Aplicaciones en bioinformática.
publisher Universidad de Costa Rica, Centro de Investigación en Matemática Pura y Aplicada (CIMPA)
publishDate 2008
url https://revistas.ucr.ac.cr/index.php/matematica/article/view/286
work_keys_str_mv AT rodriguezcorvealaureano generalizaciondedosmetodosdedetecciondeconglomeradosaplicacionesenbioinformatica
AT casascardosogladys generalizaciondedosmetodosdedetecciondeconglomeradosaplicacionesenbioinformatica
AT grauabaloricardo generalizaciondedosmetodosdedetecciondeconglomeradosaplicacionesenbioinformatica
AT pupomerinomario generalizaciondedosmetodosdedetecciondeconglomeradosaplicacionesenbioinformatica
_version_ 1811744073078276096

Ejemplares similares