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伊恩·德莱顿。；乔纳森·赫斯特。；詹姆斯·L·梅尔维尔。

未标记点集的统计分析：化学信息学中的比较分子。 （英语） Zbl 1122.62090号

生物计量学 63，第1期，237-251（2007）.
摘要：我们考虑使用贝叶斯方法比较两个或多个未标记点集。将该技术应用于一组类固醇分子表明了其潜在的效用，包括化学信息学和生物信息学中分子的比较。我们首先匹配一对分子，其中一个分子被视为随机，另一个被视为固定。针对点集坐标，提出了一种混合模型，其分布参数为标记矩阵（表示匹配的点对）和浓度参数。似然的一个重要性质是，它在数据的旋转和平移下是不变的。利用马尔可夫链蒙特卡罗模拟对参数进行了贝叶斯推断，结果表明该方法对类固醇数据有效。由于存在多个局部模式，很难从中模拟后验分布，我们还使用了额外的数据（原子上的部分电荷）来帮助完成这项任务。为了加速模拟算法，考虑了近似，并且近似快速算法导致与我们的数据的精确方法下的推断基本相同。还介绍了对多分子比对的扩展，并描述了一种在类固醇数据集上也很有效的算法。在所有类固醇分子匹配后，进行探索性数据分析，以检查哪些分子相似。此外，还考虑了多重比对问题的进一步贝叶斯推断。

引用于11文件

MSC公司：

62页第10页 统计学在生物学和医学中的应用；元分析
2015年1月62日 贝叶斯推断
92C40型 生物化学、分子生物学
65立方厘米 马尔可夫链的数值分析或方法
62J15型 配对和多重比较；多次测试

软件：

对
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\textit{I.L.Dryden}等人，《生物统计学》63，第1期，237--251（2007；Zbl 1122.62090）
全文： DOI程序

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