精对苯二甲酸 swMATH ID: 9307 软件作者： 张玉平；罗纳德·戴维斯 描述： 时间进程数据的主要趋势分析及其在基因组医学中的应用。基因组和转化医学中出现了时程高通量基因表达数据。从患者队列中提取有趣的时间进程模式可以为进一步的临床研究和患者治疗提供生物学见解。我们提出主趋势分析（PTA），从一组患者中提取时间进程基因表达数据的主趋势，并确定对主趋势做出主要贡献的基因。通过仿真，我们证明了PTA在降维、时程信号恢复和高维数据特征选择方面的实用性。此外，PTA在实际生物学和临床研究中获得了新的见解。我们通过将其应用于昼夜节律调节系统和烧伤患者的纵向基因表达数据，证明了PTA的有用性。这些应用表明，PTA可以提取具有生物学意义的有趣的时间进程趋势，这有助于理解昼夜节律调节系统的生物学机制以及烧伤患者的康复。总的来说，拟议的PTA方法将有利于基因组医学研究。我们的方法被实现在一个R包中：PTA（主趋势分析）。 主页： http://projecteuclid.org/euclid.aoas/1387823316 依赖项： R（右） 关键词： 纵向的；高维的；稀疏的；光滑的；主成分分析 相关软件： 项目管理局；ElemStatLearn（电子状态学习）；R（右） 引用于： 1文件 2位作者引用 1 罗纳德·戴维斯。 1 张玉萍 连载1篇 1 应用统计学年鉴 在3个字段中引用 1 统计学（62-XX） 1 数值分析（65-XX） 1 生物学和其他自然科学（92-XX） 按年份列出的引文