Organizace U  S Kód
hodnocení
Skupina
oborů
Body
výsledku
Body
upravené
Podíl VOBody VOBody VO
upravené
H14
Masarykova univerzita / Fakulta informatiky1516 D 441.26215.736141.26215.736
Výsledky hodnocení dříve prezentovala speciální podoba stránek výskytů výsledků doplněná informacemi o hodnocení daného výskytu a výsledku. To zde supluji doplněním kopií stránek z rvvi.cz/riv z 18.12.2017 o relevantní údaje z dat H16. Najetí myší na kód či skupinu zobrazí vysvětlující text (u některých vyřazených není k dispozici). Čísla jsou oproti zdroji zaokrouhlena na 3 desetinná místa.

A flexible denormalization technique for data analysis above a deeply-structured relational database: biomedical applications (2015)výskyt výsledku

Identifikační kódRIV/00216224:14330/15:00082481
Název v anglickém jazyceA flexible denormalization technique for data analysis above a deeply-structured relational database: biomedical applications
DruhD - Článek ve sborníku
Jazykeng - angličtina
Obor - skupinaI - Informatika
OborIN - Informatika
Rok uplatnění2015
Kód důvěrnosti údajůS - Úplné a pravdivé údaje o výsledku nepodléhající ochraně podle zvláštních právních předpisů.
Počet výskytů výsledku1
Počet tvůrců celkem2
Počet domácích tvůrců2
Výčet všech uvedených jednotlivých tvůrcůStanislav Štefanič (státní příslušnost: SK - Slovenská republika, domácí tvůrce: A, vedidk: 4156439)
Matej Lexa (státní příslušnost: SK - Slovenská republika, domácí tvůrce: A, vedidk: 6759890)
Popis výsledku v anglickém jazyceRelational databases are sometimes used to store biomedical and patient data in large clinical or international projects. This data is inherently deeply structured, records for individual patients contain varying number of variables. When ad-hoc access to data subsets is needed, standard database access tools do not allow for rapid command prototyping and variable selection to create flat data tables. In the context of Thalamoss, an international research project on beta-thalassemia, we developed and experimented with an interactive variable selection method addressing these needs. Our newly-developed Python library sqlAutoDenorm.py automatically generates SQL commands to denormalize a subset of database tables and their relevant records, effectively generating a flat table from arbitrarily structured data. The denormalization process can be controlled by a small number of user-tunable parameters.
Klíčová slova oddělená středníkemrelational database; PostgreSQL; NoSQL; data flattening; automatic data denormalization
Stránka www, na které se nachází výsledekhttp://link.springer.com/chapter/10.1007%2F978-3-319-16483-0_12
DOI výsledku10.1007/978-3-319-16483-0_12

Údaje o výsledku v závislosti na druhu výsledku

Název sborníkuLecture Notes in Computer Science 9043, Bioinformatics and Biomedical Engineering, Third International Conference, IWBBIO 2015, Granada, Spain, April 15-17 2015, Proceedings, Part I
ISBN9783319164823
ISSN0302-9743
Počet stran výsledku14
Strana od-do120-133
Název nakladateleSpringer International Publishing
Místo vydáníCham
Místo konání akceGranada, Spain
Datum konání akce15.04.2015
Typ akce podle státní příslušnosti účastníkůWRD - Celosvětová
Kód UT WoS článku podle Web of Science-

Ostatní informace o výsledku

PředkladatelMasarykova univerzita / Fakulta informatiky
DodavatelMSM - Ministerstvo školství, mládeže a tělovýchovy (MŠMT)
Rok sběru2016
SpecifikaceRIV/00216224:14330/15:00082481!RIV16-MSM-14330___
Datum poslední aktualizace výsledku24.05.2016
Kontrolní číslo191635709

Odkazy na výzkumné aktivity, při jejichž řešení výsledek vznikl

Projekt podporovaný MŠMT v programu 7E7E13011 - THALAssaemia MOdular Stratification System for personalized therapy of beta-thalassemia (2013 - 2016)