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尹伟伟;杰西卡·基辛格。;阿尔贝托·莫雷诺;玛丽·加林斯基。;斯提琴斯基，马克·P·。

从基因组规模数据到传染病模型：基于贝叶斯网络的驱动模型开发战略。 （英语） Zbl 1364.92057号

数学。Biosci公司。 270，B部分，156-168（2015）.
摘要：高通量的基因组数据为在分子水平上将宿主与病原体联系起来提供了一个独特的机会。建立这样的联系将有助于推动数学模型的发展，以更好地理解和预测病原体行为和包括疟疾在内的传染病的流行病学。然而，有助于识别这些联系和模型的数据集非常庞大，不适合进行简单、简化和单变量分析。这些数据集需要进行数据挖掘，以确定最能描述临床和分子观察结果的真正重要的测量值。此外，由于实验限制，这些数据集通常具有相对较少的样本（尤其是对于人体研究或体内动物实验），使得数据挖掘极其困难。在这里，首先简要概述了用于数据简化和识别变量之间关系的常用策略，以便包含在数学模型中，然后我们提出了一种新的通用策略，用于执行这些数据简化和关系推理任务。我们的方法强调了在使用数据驱动模型开发时，特别是在使用基因组规模、小样本时，稳健性的重要性体内数据。我们认为，使用适当的特征约简结合数据排列和子采样策略对于使用高维、低观测数据从网络推理中获得越来越稳健的结果至关重要。

引用于1文件

MSC公司：

92天30分 流行病学
2015年1月62日 贝叶斯推断
62页第10页 统计学在生物学和医学中的应用；元分析

关键词：

贝叶斯网络推理;大规模数据分析;模型开发;传染病;疟疾

软件：

阿拉伯国家石油公司
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\textit{W.Yin}等人，《数学》。Biosci公司。270，B部分，156--168（2015；Zbl 1364.92057）
全文： 内政部 链接

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