Structured sparse canonical correlation analysis for brain imaging genetics: an improved GraphNet method

Motivation: Structured sparse canonical correlation analysis (SCCA) models have been used to identify imaging genetic associations. These models either use group lasso or graph-guided fused lasso to conduct feature selection and feature grouping simultaneously. The group lasso based methods require...

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Pubblicato in:Bioinformatics
Autori principali: Du, Lei, Huang, Heng, Yan, Jingwen, Kim, Sungeun, Risacher, Shannon L., Inlow, Mark, Moore, Jason H., Saykin, Andrew J., Shen, Li
Natura: Artigo
Lingua:Inglês
Pubblicazione: Oxford University Press 2016
Soggetti:
Original Papers
Accesso online:https://ncbi.nlm.nih.gov/pmc/articles/PMC4907375/
https://ncbi.nlm.nih.gov/pubmed/26801960
https://ncbi.nlm.nih.govhttp://dx.doi.org/10.1093/bioinformatics/btw033
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