蔡·T·托尼;李洪哲;刘伟东;谢继春 协变调整精度矩阵估计及其在遗传基因组学中的应用。 （英语） Zbl 1284.62648号 生物特征 100，第1期，139-156（2013）. 摘要：受遗传基因组学数据分析的启发，我们引入了一个稀疏的高维多元回归模型，用于研究一组基因之间的条件独立关系，以调整可能的遗传效应。模型中的精度矩阵指定了一个协变量调整的高斯图，该图在考虑了混杂遗传对基因表达的影响后，呈现了基因表达的条件依赖结构。我们提出了一种使用约束极小化（ell{1}）的协方差调整精度矩阵估计方法，该方法易于用线性规划实现。对于回归系数和精度矩阵的估计量，建立了各种矩阵范数和符号一致性的渐近收敛速度，允许基因数量和遗传变异数量发散。仿真结果表明，与采用常数平均值的标准高斯图形模型相比，该方法在精度矩阵估计和图形结构选择方面都有显著改进。将该方法应用于酵母遗传基因组数据，以识别有丝分裂原激活蛋白激酶途径中一组基因之间的基因网络。 引用于40文件 MSC公司： 第62页第10页 统计学在生物学和医学中的应用；元分析 62甲12 多元分析中的估计 92C40型 生物化学、分子生物学 90C05（二氧化碳） 线性规划 2012年12月62日 参数估计量的渐近性质 65C60个 统计中的计算问题（MSC2010） 关键词：受约束的惩罚;高斯图形模型;高维性;多元回归 软件：L1-磁性;TFOCS公司 PDF格式BibTeX公司 XML格式引用 \textit{T.T.Cai}等人，《生物特征100》，第1期，139--156（2013；Zbl 1284.62648） 全文： 内政部 链接