埃多尔多·艾罗尔迪(Edoardo M.Airoldi)。;王晓培;林晓东 用于分析协调高维响应的多路径块模型。 (英语) 兹比尔1283.62215 附录申请。斯达。 7,第4期,2431-2457(2013). 摘要:我们考虑量化多个高维响应之间的时间协调问题。我们引入了一系列适用于此问题的多路随机块模型,它避免了生物学中此类数据通常采用的预处理步骤,如装箱和阈值。我们开发了两个基于坍塌吉布斯采样和变分方法的推理程序。从隶属度和块模型估计、样本外预测和运行时间方面,我们对所提出的方法在模拟数据上进行了全面评估。我们还量化了诸如装箱和阈值化等审查程序对估计任务的影响。我们使用这些模型对酿酒酵母在碳和氮饥饿期间驱动基因表达和代谢产物浓度之间协调的功能机制进行了实证分析。 引用于1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 92C40型 生物化学、分子生物学 65C60个 统计中的计算问题(MSC2010) 关键词:高维数据;变分推理;分子生物学;酵母 软件:MergeMaid公司;KEGG公司;GO-TermFinder(搜索引擎) PDF格式BibTeX公司 XML格式引用 \textit{E.M.Airoldi}等人,Ann.Appl。Stat.7,No.4,2431--2457(2013;Zbl 1283.62215) 全文: 内政部 arXiv公司 欧几里得 参考文献: [1] Airoldi,E.M.(2007)。概率图形模型入门。《公共科学图书馆·计算生物学》3 e252。 [2] Airoldi,E.M.、Blei,D.M.、Fienberg,S.E.和Xing,E.P.(2008)。混合成员随机块模型。机器学习研究杂志9 1981-2014·Zbl 1225.68143号 [3] Airoldi,E.M.、Huttenhower,C.、Gresham,D.、Lu,C.、Caudy,A.、Dunham,M.、Broach,J.R.、Botstein,D.和Troyanskaya,O.G.(2009年)。根据基因表达特征预测细胞生长。公共科学图书馆计算生物学5 e1000257。 [4] 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