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Predicting Immune Cell Composition Using Linear Programming

机译:使用线性规划预测免疫细胞组成

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摘要

A large data set is used to infer the fraction of immune cells using gene expression data. A model should be developed to infer the fraction of immune cells from a small set of genes used in cell surface marker experiments. We present a model created by linear programming (LP) by simplex method. To evaluate the accuracy of the algorithm, we created a simulated data set and evaluated its performance against the digital cell quantization (DCQ) algorithm. Finally, we applied our LP method to the systemic lupus erythematosus (SLE) patient dataset and examined the differences from healthy controls.
机译:大数据集用于根据基因表达数据推断免疫细胞的比例。应该开发一种模型,以从用于细胞表面标志物实验的一小部分基因推断出免疫细胞的比例。我们提出了一种通过单纯形法通过线性规划(LP)创建的模型。为了评估该算法的准确性,我们创建了一个模拟数据集,并根据数字单元量化(DCQ)算法评估了其性能。最后,我们将LP方法应用于系统性红斑狼疮(SLE)患者数据集,并检查了与健康对照组的差异。

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