以统计学习(statistical learning)课程中基于高维线性模型的LASSO正则化为例,项目组给出了其基于原始对偶有效集(primal dual active set)方法的求解过程,并进行了相应的实证分析,期望培养学生对统计学习课程的学习兴趣和应用新近文献...以统计学习(statistical learning)课程中基于高维线性模型的LASSO正则化为例,项目组给出了其基于原始对偶有效集(primal dual active set)方法的求解过程,并进行了相应的实证分析,期望培养学生对统计学习课程的学习兴趣和应用新近文献方法进行高维数据分析的实践经验。展开更多
基于酵母S.cerevisiae的生物学实验数据,建立了由Scaffold介导的酵母交配、侵入生长和应力-应答的MAPK(mitogen activated protein kinase,丝裂原活化蛋白激酶)级联信号转导网络的数学模型.利用简化的包含交配和侵入生长两条通路的非线...基于酵母S.cerevisiae的生物学实验数据,建立了由Scaffold介导的酵母交配、侵入生长和应力-应答的MAPK(mitogen activated protein kinase,丝裂原活化蛋白激酶)级联信号转导网络的数学模型.利用简化的包含交配和侵入生长两条通路的非线性动力学模型,定量分析了三个关键性的特性:信号的专一性、信号的振幅和信号的延迟;考查scaffold及其复合物的反应率如何影响信号转导的效率,研究表明:Scaffold蛋白对信号专一性和信号振幅有较大的影响,而信号的延迟(特别是平衡状态时)主要由去磷酸化或降解反应率来控制.展开更多
文摘以统计学习(statistical learning)课程中基于高维线性模型的LASSO正则化为例,项目组给出了其基于原始对偶有效集(primal dual active set)方法的求解过程,并进行了相应的实证分析,期望培养学生对统计学习课程的学习兴趣和应用新近文献方法进行高维数据分析的实践经验。
文摘基于酵母S.cerevisiae的生物学实验数据,建立了由Scaffold介导的酵母交配、侵入生长和应力-应答的MAPK(mitogen activated protein kinase,丝裂原活化蛋白激酶)级联信号转导网络的数学模型.利用简化的包含交配和侵入生长两条通路的非线性动力学模型,定量分析了三个关键性的特性:信号的专一性、信号的振幅和信号的延迟;考查scaffold及其复合物的反应率如何影响信号转导的效率,研究表明:Scaffold蛋白对信号专一性和信号振幅有较大的影响,而信号的延迟(特别是平衡状态时)主要由去磷酸化或降解反应率来控制.