Qlucore reçoit un brevet en Europe
réponses, même en présence de grands ensembles de données et d'une surcharge d'informations. La nouvelle fonction est applicable à de nombreux domaines d'application. L'analyse de grands ensembles de données aboutit souvent à des listes étendues de variables, qui peuvent, par exemple, représenter des gènes associés à un résultat d'intérêt biomédical. Une interprétation biologique est souvent compliquée par l'instabilité statistique des listes employées. La solution de Qlucore signifie que la quantité d'informations est condensée, améliorant ainsi la base de l'analyse. La nouvelle solution introduit une mesure d'échangeabilité statistique pour les variables qui peut partiellement capturer, par exemple, la redondance biologique. Elle permet des analyses plus stables.
La fonction est développée à l'aide d'un concept dit d'"échangeabilité statistique", ce qui signifie que l'invention mesure la redondance ou l'excès d'information trouvé dans les données à l'aide d'un algorithme. L'utilisateur dispose ainsi de conditions plus stables pour comparer les listes, ce qui peut, par exemple, permettre aux chercheurs ou aux médecins de déterminer avec plus de certitude si un patient répondra ou non à un certain traitement. La nouvelle fonction brevetée de Qlucore peut aboutir à des listes ordonnées d'informations biologiques importantes qui sont plus stables et plus résistantes aux petits changements dans les données sous-jacentes que les méthodes existantes. L'invention et le brevet constituent une pièce importante du puzzle de l'analyse des données à haute dimension qui nécessite des réponses robustes.
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