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Noise model estimation with application to gene expression

机译：噪声模型估计与基因表达的应用

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Algorithms for the estimation of noise level and the detection of noise model are proposed. They are applied to gene expression data for Drosophila embryos. The 2D data on gene expression and the extracted 1D profiles are considered. Since the 1D data contain processing errors, an algorithm for separation of these processing errors is constructed to estimate the biological noise level. An approach to discrimination between the additive and multiplicative models is suggested for the 1D and 2D cases. Singular spectrum analysis and its 2D extension are exploited for the pattern extraction. The algorithms are tested on artificial data similar to the real data. Comparison of the results, which are obtained by the 1D and 2D methods, is performed for Kruppel and giant genes.
机译：提出了估计噪声水平的算法和噪声模型的检测。 它们适用于果蝇胚胎的基因表达数据。 考虑了基因表达的2D数据和提取的1D型材。 由于1D数据包含处理误差，因此构建用于分离这些处理误差的算法以估计生物噪声水平。 为1D和2D情况提出了一种添加剂和乘法模型之间的辨别方法。 利用奇异光谱分析及其2D延伸，以便进行图案提取。 算法在类似于实际数据的人工数据上进行测试。 通过1D和2D方法获得的结果的比较，用于KRUPPEL和巨基因。

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