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Bayesian hierarchical clustering for microarray time series data with replicates and outlier measurements

机译:用于重复序列和离群值测量的微阵列时间序列数据的贝叶斯分层聚类

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摘要

BackgroundPost-genomic molecular biology has resulted in an explosion of data, providing measurements for large numbers of genes, proteins and metabolites. Time series experiments have become increasingly common, necessitating the development of novel analysis tools that capture the resulting data structure. Outlier measurements at one or more time points present a significant challenge, while potentially valuable replicate information is often ignored by existing techniques.
机译:背景技术后基因组分子生物学导致数据爆炸,为大量基因,蛋白质和代谢产物提供测量。时间序列实验已变得越来越普遍,因此有必要开发新颖的分析工具来捕获所得数据结构。在一个或多个时间点的异常值测量提出了一项重大挑战,而潜在有价值的复制信息通常被现有技术所忽略。

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