Zobrazeno 1 - 9
of 9
pro vyhledávání: '"Kokla, Marietta"'
Autor:
Noerman, Stefania, Kokla, Marietta, Koistinen, Ville M., Lehtonen, Marko, Tuomainen, Tomi-Pekka, Brunius, Carl, Virtanen, Jyrki K., Hanhineva, Kati
Publikováno v:
In Clinical Nutrition May 2021 40(5):3250-3262
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Autor:
Kärkkäinen, Olli1 (AUTHOR) olli.karkkainen@uef.fi, Kokla, Marietta2 (AUTHOR), Lehtonen, Marko1 (AUTHOR), Auriola, Seppo1 (AUTHOR), Martiskainen, Mika3,4 (AUTHOR), Tiihonen, Jari5,6 (AUTHOR), Karhunen, Pekka J.3 (AUTHOR), Hanhineva, Kati2,7 (AUTHOR), Kok, Eloise3 (AUTHOR)
Publikováno v:
Addiction Biology. Nov2021, Vol. 26 Issue 6, p1-8. 8p.
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Publikováno v:
BMC Bioinformatics
Kokla, M, Virtanen, J, Kolehmainen, M, Paananen, J & Hanhineva, K 2019, ' Random forest-based imputation outperforms other methods for imputing LC-MS metabolomics data : A comparative study ', BMC Bioinformatics, vol. 20, no. 1, 492 . https://doi.org/10.1186/s12859-019-3110-0
BMC Bioinformatics, Vol 20, Iss 1, Pp 1-11 (2019)
Kokla, M, Virtanen, J, Kolehmainen, M, Paananen, J & Hanhineva, K 2019, ' Random forest-based imputation outperforms other methods for imputing LC-MS metabolomics data : A comparative study ', BMC Bioinformatics, vol. 20, no. 1, 492 . https://doi.org/10.1186/s12859-019-3110-0
BMC Bioinformatics, Vol 20, Iss 1, Pp 1-11 (2019)
Background: LC-MS technology makes it possible to measure the relative abundance of numerous molecular features of a sample in single analysis. However, especially non-targeted metabolite profiling approaches generate vast arrays of data that are pro
Additional file 1. Contains descriptive statistics measures such as boxplots and correlation plots for the simulated sub-datasets, two summary tables that illustrate the average NRMSEs for all four proportion of missing values for every imputation me
Externí odkaz:
https://explore.openaire.eu/search/publication?articleId=doi_dedup___::5e7e80c79a8a0e358ac76b5c708439d9
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.