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    • https://espanol.libretexts.org/Biologia/Biologia_Computacional/Libro%3A_Biolog%C3%ADa_Computacional_-_Genomas%2C_Redes_y_Evoluci%C3%B3n_(Kellis_et_al.)/16%3A_Regulaci%C3%B3n_G%C3%A9nica_II_-_Clasificaci%C3%B3n/16.04%3A_Clasificaci%C3%B3n_Tumoral_con_SVMs
      Para abordar (2) desarrollaron un procedimiento que utiliza un subconjunto fijo de “genes informativos” (elegidos en base a su correlación con la distinción de clase de AML y ALL) y hace una predicció...Para abordar (2) desarrollaron un procedimiento que utiliza un subconjunto fijo de “genes informativos” (elegidos en base a su correlación con la distinción de clase de AML y ALL) y hace una predicción basada en el nivel de expresión de estos genes en una nueva muestra. Cada gen informativo emite un “voto ponderado” para una de las clases, con el peso de cada voto dependiente del nivel de expresión en la nueva muestra y el grado de correlación de esos genes con la distinción de clase.

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