套索

套索:通过套索对成分数据进行相关推断。结果:在本文中,我们首先讨论了成分数据潜在变量的相关定义。在此基础上,我们提出了一种基于最小二乘法的新方法CCLasso,用以从宏基因组数据中推断组分数据潜在变量的相关网络。利用增广拉格朗日方法中的一种有效的交替方向算法来求解优化问题。仿真结果表明,CCLasso算法在成分数据的边缘恢复方面优于现有的SparCC方法。该方法与SparCC在估算人类微生物群落项目中微生物种类的相关网络方面也有较好的比较。可用性和实现:CCLasso是开源的,可以从gnulgplv3下的https://github.com/huayingfang/CCLasso免费获得。

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