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Combining Replicates and Nearby Species Data: A Bayesian Approach

机译：复制品和附近物种数据的组合：贝叶斯方法

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Here we discuss the biological high-throughput data dilemma: how to integrate replicated experiments and nearby species data? Should we consider each species as a monadic source of data when replicated experiments are available or, viceversa, should we try to collect information from the large number of nearby species analyzed in the different laboratories? In this paper we make and justify the observation that experimental replicates and phylogenetic data may be combined to strength the evidences on identifying transcriptional motifs and identify networks, which seems to be quite difficult using other currently used methods. In partic ular we discuss the use of phylogenetic inference and the potentiality of the Bayesian variable selection procedure in data integration. In order to illustrate the proposed approach we present a case study considering sequences and microarray data from fungi species. We also focus on the interpretation of the results with respect to the problem of experimental and biological noise.
机译：在这里，我们讨论了生物学上的高通量数据难题：如何整合重复实验和附近物种数据？当可以进行重复实验时，我们应该将每种物种视为单峰数据的来源吗？反之亦然，我们应该尝试从不同实验室中分析的大量邻近物种中收集信息吗？在本文中，我们做出并证明以下观察结果：可以将实验复制品和系统发育数据相结合，以增强鉴定转录基序和鉴定网络的证据，这似乎很难使用其他当前使用的方法来进行。特别是，我们讨论了系统发育推断的使用以及贝叶斯变量选择过程在数据集成中的潜力。为了说明提出的方法，我们提出了一个案例研究，其中考虑了来自真菌物种的序列和微阵列数据。我们还将重点放在有关实验和生物噪声问题的结果解释上。

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