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T细胞受体数据的贝叶斯多元泊松丰度模型。 (英语) 2014年12月22日

小结:适应性免疫系统的一个主要特征是能够产生能够识别和中和特定抗原的B细胞和T细胞克隆。这些克隆在克隆发育过程中获得的表面分子(称为抗原受体)的帮助下识别抗原。为了确保对广泛的抗原作出反应,不同受体分子的数量非常大,导致B细胞和T细胞受体群体的巨大克隆多样性,使其实验比较在统计上具有挑战性。为了便于进行此类比较,我们提出了一个多变量计数数据的灵活参数模型,并说明了其在同时分析哺乳动物T细胞衍生的多个抗原受体群体中的应用。该模型依赖于将观察到的受体计数表示为多元泊松丰度混合物(PAM)。提出了一种基于完全后验似然的贝叶斯参数拟合方法,而不是通常在类似情况下使用的条件似然方法。在与模型T细胞数据相关的PAM参数空间区域中,新程序比其条件对应程序(根据Fisher信息测量)效率更高。

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92 C50 医疗应用(通用)
2015年1月62日 贝叶斯推断
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