A variable selection approach for highly correlated predictors in high-dimensional genomic data. | Bioinformatics;37(16): 2238-2244, 2021 Aug 25. | MEDLINE

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A variable selection approach for highly correlated predictors in high-dimensional genomic data.

Zhu, Wencan; Lévy-Leduc, Céline; Ternès, Nils.

Afiliação

Zhu W; UMR MIA-Paris, AgroParisTech, INRAE - Université Paris-Saclay, Paris 75005, France.
Lévy-Leduc C; Biostatistics and Programming Department, Sanofi R&D, Chilly Mazarin 91380, France.
Ternès N; UMR MIA-Paris, AgroParisTech, INRAE - Université Paris-Saclay, Paris 75005, France.

Bioinformatics ; 37(16): 2238-2244, 2021 Aug 25.

Article em En | MEDLINE | ID: mdl-33617644

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Texto completo: 1 Coleções: 01-internacional Base de dados: MEDLINE Tipo de estudo: Prognostic_studies / Risk_factors_studies Idioma: En Revista: Bioinformatics Assunto da revista: INFORMATICA MEDICA Ano de publicação: 2021 Tipo de documento: Article País de afiliação: França

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