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基于DNA微阵列数据分析的分级Bayes模型
1
作者
刘妍岩
杨丹
《应用数学学报》
CSCD
北大核心
2009年第5期787-798,共12页
如何分离出少量区别不同组织类型的特异性基因是DNA微阵列数据分析中的主要问题,特别是构建恰当的统计模型来刻画这些不同组织类型的DNA表达形式尤为重要.为此,基于基因DNA微阵列数据的特点,我们假定对数变换后的微阵列数据服从混合正...
如何分离出少量区别不同组织类型的特异性基因是DNA微阵列数据分析中的主要问题,特别是构建恰当的统计模型来刻画这些不同组织类型的DNA表达形式尤为重要.为此,基于基因DNA微阵列数据的特点,我们假定对数变换后的微阵列数据服从混合正态分布.我们采用分级Bayesian先验刻画不同基因的相关性,利用分级Bayesian方法构建模型,给出了刻画不同组织基因表达的差异的一个标准,用MCMC迭代计算该标准.模拟计算表明我们的模型具有较好的识别能力.
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关键词
BAYES推断
DNA
基因表达
分级先验分布
微阵列
混合正态
原文传递
题名
基于DNA微阵列数据分析的分级Bayes模型
1
作者
刘妍岩
杨丹
机构
武汉大学数学与统计学院
武汉大学数学与统计学学院
出处
《应用数学学报》
CSCD
北大核心
2009年第5期787-798,共12页
基金
国家自然科学基金(10771163)资助项目
文摘
如何分离出少量区别不同组织类型的特异性基因是DNA微阵列数据分析中的主要问题,特别是构建恰当的统计模型来刻画这些不同组织类型的DNA表达形式尤为重要.为此,基于基因DNA微阵列数据的特点,我们假定对数变换后的微阵列数据服从混合正态分布.我们采用分级Bayesian先验刻画不同基因的相关性,利用分级Bayesian方法构建模型,给出了刻画不同组织基因表达的差异的一个标准,用MCMC迭代计算该标准.模拟计算表明我们的模型具有较好的识别能力.
关键词
BAYES推断
DNA
基因表达
分级先验分布
微阵列
混合正态
Keywords
Bayesian inference
DNA
gene expression
hierarchical prior
microarray
mixture of normal distribution
分类号
O211.8 [理学—概率论与数理统计]
原文传递
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于DNA微阵列数据分析的分级Bayes模型
刘妍岩
杨丹
《应用数学学报》
CSCD
北大核心
2009
0
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