Modified recurrent forecasting in singular spectrum analysis using Kalman filter and its application for bicoid signal extraction

黑腹果蝇的一个重要课题是二倍体蛋白梯度的统计分析。二倍体蛋白梯度在头部和胸部胚胎发育的分割阶段起着重要作用，并且具有相当大的噪声。因此，它已被许多研究人员考虑。本文将状态空间模型和卡尔曼滤波算法用于噪声消除和二次曲面基因表达的平滑。状态空间允许将未观察到的变量（每个变量都有特定的解释）包含在观测模型的估计中，并可以使用卡尔曼滤波算法进行分析。然后，利用噪声较小的二倍体基因表达进行奇异谱分析（SSA）预测。实验结果表明，该方法在基因表达测量的分析和预测中是一种有效的技术。