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SpaCEM3: a software for biological module detection when data is incomplete, high dimensional and dependent

Matthieu Vignes 1 Juliette Blanchet 2 Damien Leroux 1 Florence Forbes 3
3 MISTIS - Modelling and Inference of Complex and Structured Stochastic Systems
Inria Grenoble - Rhône-Alpes, LJK - Laboratoire Jean Kuntzmann, Grenoble INP - Institut polytechnique de Grenoble - Grenoble Institute of Technology
Abstract : Among classical methods for module detection, SpaCEM3 provides ad hoc algorithms that were shown to be particularly well adapted to specific features of biological data: high-dimensionality, interactions between components (genes) and integrated treatment of missingness in observations. The software, currently in its version 2.0, is developed in C++ and can be used either via command line or with the GUI under Linux and Windows environments.
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https://hal.inria.fr/hal-00780593
Déposant : Florence Forbes <>
Soumis le : jeudi 28 mai 2020 - 22:44:17
Dernière modification le : mardi 24 novembre 2020 - 16:38:03

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Matthieu Vignes, Juliette Blanchet, Damien Leroux, Florence Forbes. SpaCEM3: a software for biological module detection when data is incomplete, high dimensional and dependent. Bioinformatics, Oxford University Press (OUP), 2011, 27 (6), pp.881-882. ⟨10.1093/bioinformatics/btr034⟩. ⟨hal-00780593⟩

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