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克日什托夫·西蒙克;马雷克·金梅尔

基于奇异值分解的多基因表达动力学估计的注记。 （英语） Zbl 1019.92020号

数学。Biosci公司。 182，第2期，183-199（2003）.
小结：最近，对序列时间点的多基因表达数据进行了分析，使用奇异值分解（SVD）作为捕捉主导趋势的手段，称为特征模式，然后对线性离散时间动力系统进行拟合，其中给定时间点的表达式值是前一时间点的值的线性组合。我们试图解决该方法的几个方面。为了获得模型，我们提出了一个非线性优化问题，并介绍了如何使用标准的MATLAB程序对其进行数值求解。我们使用公开的数据来测试这种方法。为了方便读者，我们在MATLAB中提供了一个简单、易于使用的程序，该程序使用其标准特性来分析此类数据。然后，我们研究了该方法对缺失测量的敏感性及其重建缺失数据的可能性。此外，我们还讨论了数据正则化（有时称为“抛光”）对分析结果的可能影响，特别是当模型用于预测目的时。总之，我们指出，在SVD之前对多基因表达数据进行近似，可以对动力学提供一些见解，但也可能导致意外的困难，如过拟合问题。

MSC公司：

92D10型 遗传学和表观遗传学
15A99号 基本线性代数
37N25号 生物学中的动力系统
92-04 生物相关问题的软件、源代码等

关键词：

多基因表达;奇异值分解;基因表达数据的动态模型

软件：

优化工具箱;SVDMAN公司;Matlab公司
PDF格式BibTeX公司 XML格式引用
\textit{K.Simek}和\textit{M.Kimmel}，数学。Biosci公司。182，第2期，183--199（2003；Zbl 1019.92020）
全文： 内政部

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