Ir al contenido (pulsa Retorno)

Universitat Politècnica de Catalunya

    • Català
    • Castellano
    • English
    • LoginRegisterLog in (no UPC users)
  • mailContact Us
  • world English 
    • Català
    • Castellano
    • English
  • userLogin   
      LoginRegisterLog in (no UPC users)

UPCommons. Global access to UPC knowledge

57.066 UPC E-Prints
You are here:
View Item 
  •   DSpace Home
  • E-prints
  • Departaments
  • Departament de Ciències de la Computació
  • Ponències/Comunicacions de congressos
  • View Item
  •   DSpace Home
  • E-prints
  • Departaments
  • Departament de Ciències de la Computació
  • Ponències/Comunicacions de congressos
  • View Item
JavaScript is disabled for your browser. Some features of this site may not work without it.

Clustering and interpretation on real nutritional data

Thumbnail
View/Open
Article congrés (615,7Kb)
Share:
 
  View Usage Statistics
Cita com:
hdl:2117/22903

Show full item record
Sevilla-Villanueva, BeatrizMés informació
Gibert, KarinaMés informacióMés informacióMés informació
Sànchez-Marrè, MiquelMés informacióMés informacióMés informació
Document typeConference report
Defense date2013
Rights accessOpen Access
All rights reserved. This work is protected by the corresponding intellectual and industrial property rights. Without prejudice to any existing legal exemptions, reproduction, distribution, public communication or transformation of this work are prohibited without permission of the copyright holder
Abstract
Nutritional Genomics studies diet-gene-disease interactions and aims to promote health and disease prevention. It is based on the idea that everything ingested into a person’s body affects the genome of the individual and, therefore, both genes and nutrients modify the same metabolic processes. This paper presents an application of clustering and interpretation over real heterogeneous data coming from a nutritional study. The individuals are clustered by their diet and physical activity habits and the resulting clustering is interpreted. This work is part of a methodology to deal with data from dietary intervention studies.
CitationSevilla-Villanueva, B.; Gibert, Karina; Sanchez, M. Clustering and interpretation on real nutritional data. A: Conferencia de la Asociación Española para la Inteligencia Artificial. "Multiconferencia CAEPIA'13 : Madrid 17-20 sept 2013". Madrid: 2013, p. 1454-1463. 
URIhttp://hdl.handle.net/2117/22903
ISBN978-84-695-8348-7
Publisher versionhttp://www.congresocedi.es/images/site/actas/ActasCAEPIA.pdf
Collections
  • Departament de Ciències de la Computació - Ponències/Comunicacions de congressos [1.191]
  • KEMLG - Grup d'Enginyeria del Coneixement i Aprenentatge Automàtic - Ponències/Comunicacions de congressos [105]
  • Departament d'Estadística i Investigació Operativa - Ponències/Comunicacions de congressos [243]
Share:
 
  View Usage Statistics

Show full item record

FilesDescriptionSizeFormatView
BSevilla etal.- ... 2013-pp-1454-1463-2013.pdfArticle congrés615,7KbPDFView/Open

Browse

This CollectionBy Issue DateAuthorsOther contributionsTitlesSubjectsThis repositoryCommunities & CollectionsBy Issue DateAuthorsOther contributionsTitlesSubjects

© UPC Obrir en finestra nova . Servei de Biblioteques, Publicacions i Arxius

info.biblioteques@upc.edu

  • About This Repository
  • Contact Us
  • Send Feedback
  • Inici de la pàgina