Применение методов теории кооперативных игр в генетике.

Standard

Применение методов теории кооперативных игр в генетике. / Василевская, Елизавета Викторовна.

в: МОЛОДОЙ УЧЕНЫЙ, № 18 (308), 2020, стр. 1-6.

Результаты исследований: Научные публикации в периодических изданиях › статья

BibTeX

@article{85cbef54925b4b57b1ac8b789ca1b13b,

title = "Применение методов теории кооперативных игр в генетике.",

abstract = "Анализ данных генной экспрессии требует подходящих инструментов для хранения и использования, соответствующих объемом данных; одной из последних и полезных технологий является технология микрочипов, которые позволяют хранить данные в единой матрице. В настоящее время данная технология может генерировать огромное количество информации о генной экспрессии. Эта информация должна быть статистически обработана и проанализирована для выявления тех генов, которые полезны для диагностики и прогноза конкретных заболеваний. Мы рассмотрим возможность применения игровых теоретических инструментов для анализа данных экспрессии генов, аксиоматически охарактеризуем эти инструменты, используя свойства с генетической интерпретацией.",

keywords = "CGM-вектор, MSC-вектор, значение Шепли, индекс Банзафа, коалиционная игра, метод равных доходов, патогенез, экспрессия гена, CGM-вектор, MSC-вектор, значение Шепли, индекс Банзафа, коалиционная игра, метод равных доходов, патогенез, экспрессия гена",

author = "Василевская, {Елизавета Викторовна}",

year = "2020",

language = "русский",

pages = "1--6",

journal = "МОЛОДОЙ УЧЕНЫЙ",

issn = "2072-0297",

publisher = "Молодой ученый",

number = "18 (308)",

}

RIS

TY - JOUR

T1 - Применение методов теории кооперативных игр в генетике.

AU - Василевская, Елизавета Викторовна

PY - 2020

Y1 - 2020

N2 - Анализ данных генной экспрессии требует подходящих инструментов для хранения и использования, соответствующих объемом данных; одной из последних и полезных технологий является технология микрочипов, которые позволяют хранить данные в единой матрице. В настоящее время данная технология может генерировать огромное количество информации о генной экспрессии. Эта информация должна быть статистически обработана и проанализирована для выявления тех генов, которые полезны для диагностики и прогноза конкретных заболеваний. Мы рассмотрим возможность применения игровых теоретических инструментов для анализа данных экспрессии генов, аксиоматически охарактеризуем эти инструменты, используя свойства с генетической интерпретацией.

AB - Анализ данных генной экспрессии требует подходящих инструментов для хранения и использования, соответствующих объемом данных; одной из последних и полезных технологий является технология микрочипов, которые позволяют хранить данные в единой матрице. В настоящее время данная технология может генерировать огромное количество информации о генной экспрессии. Эта информация должна быть статистически обработана и проанализирована для выявления тех генов, которые полезны для диагностики и прогноза конкретных заболеваний. Мы рассмотрим возможность применения игровых теоретических инструментов для анализа данных экспрессии генов, аксиоматически охарактеризуем эти инструменты, используя свойства с генетической интерпретацией.

KW - CGM-вектор

KW - MSC-вектор

KW - значение Шепли

KW - индекс Банзафа

KW - коалиционная игра

KW - метод равных доходов

KW - патогенез

KW - экспрессия гена

KW - CGM-вектор

KW - MSC-вектор

KW - значение Шепли

KW - индекс Банзафа

KW - коалиционная игра

KW - метод равных доходов

KW - патогенез

KW - экспрессия гена

M3 - статья

SP - 1

EP - 6

JO - МОЛОДОЙ УЧЕНЫЙ

JF - МОЛОДОЙ УЧЕНЫЙ

SN - 2072-0297

IS - 18 (308)

ER -

ID: 78488241