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首页> 外文会议>Pattern Recognition in Bioinformatics >Heuristic Non Parametric Collateral Missing Value Imputation: A Step Towards Robust Post-genomic Knowledge Discovery
【24h】

Heuristic Non Parametric Collateral Missing Value Imputation: A Step Towards Robust Post-genomic Knowledge Discovery

机译：启发式非参数抵押品缺失值估算：迈向稳健的后基因组知识发现的一步

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摘要

Microarrays are able to measure the patterns of expression of thousands of genes in a genome to give profiles that facilitate much faster analysis of biological processes for diagnosis, prognosis and tailored drug discovery. Microarrays, however, commonly have missing values which can result in erroneous downstream analysis. To impute these missing values, various algorithms have been proposed including Collateral Missing Value Estimation (CMVE), Bayesian Principal Component Analysis (BPCA), Least Square Impute (LSImpute), Local Least Square Impute (LLSImpute) and K-Nearest Neighbour (KNN). Most of these imputation algorithms exploit either the global or local correlation structure of the data, which normally leads to larger estimation errors. This paper presents an enhanced Heuristic Non Parametric Collateral Missing Value Imputation (HCMVI) algorithm which uses CMVE as its core estimator and Heuristic Non Parametric strategy to compute optimal number of estimator genes to exploit optimally both local and global correlations.
机译：微阵列能够测量基因组中成千上万个基因的表达模式，从而提供有助于更快地分析生物学过程以进行诊断，预后和量身定制的药物发现的配置文件。但是，微阵列通常缺少值，这会导致错误的下游分析。为了估算这些缺失值，已经提出了各种算法，包括抵押缺失值估算（CMVE），贝叶斯主成分分析（BPCA），最小二乘归因（LSImpute），局部最小二乘归因（LLSImpute）和K最近邻（KNN） 。这些插补算法中的大多数都利用数据的全局或局部相关结构，这通常会导致更大的估计误差。本文提出了一种增强的启发式非参数抵押品缺失值插补（HCMVI）算法，该算法使用CMVE作为其核心估计量，并采用启发式非参数策略来计算最优的估计量基因，以最佳地利用本地和全局相关性。

著录项

  • 来源
  • 会议地点 Melbourne(AU);Melbourne(AU)
  • 作者

    Muhammad Shoaib B. Sehgal; Iqbal Gondal; Laurence S. Dooley; Ross Coppel;

  • 作者单位

    ARC Centre of Excellence in Bioinformatics at 1MB, University of Queensland, St Lucia, QLD 4067, Australia;

    Faculty of Information Technology, Monash University, Churchill. VIC. 3842, Australia;

    Department of Communications and Systems, The Open University,Milton Keynes, MK7 6AA, United Kingdom;

    Department of Microbiology Victorian Bioinformatics Consortium, Clayton, VIC. 3800, Australia;

  • 会议组织
  • 原文格式 PDF
  • 正文语种 eng
  • 中图分类 生物工程学（生物技术）;
  • 关键词

  • 入库时间 2022-08-26 13:51:20

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