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摘要:
由于受实验条件等客观因素制约,实验所得到的基因表达谱数据存在数据缺失的现象,不利于数据的后续使用.如何在不丢失数据信息、不影响数据整体使用的情况下,对实验数据进行估计、填充已成为目前生物信息学研究的热点.本文通过利用核加权函数提取与缺失值所在的行列具有最大相似性的行列信息,提出了基于双向核加权回归估计的算法.在回归过程中同时考虑基因表达的空间相关性和时问相关性信息,使回归算法使用的信息更加充分.通过与其他缺失值估计算法相比较,加权双向回归算法的估计结果较好.
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文献信息
篇名 时序基因表达缺失值的加权双向回归估计算法
来源期刊 数据采集与处理 学科 工学
关键词 时序基因表达 空间相关性 时间相关性 加权双向回归 缺失值估计
年,卷(期) 2013,(2) 所属期刊栏目
研究方向 页码范围 136-140
页数 5页 分类号 Q786|O212|TP391
字数 3613字 语种 中文
DOI
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 李建更 北京工业大学人工智能与机器人研究所 44 345 9.0 17.0
2 郭庆雷 北京工业大学人工智能与机器人研究所 2 5 1.0 2.0
3 贺益恒 北京工业大学人工智能与机器人研究所 2 5 1.0 2.0
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研究主题发展历程
节点文献
时序基因表达
空间相关性
时间相关性
加权双向回归
缺失值估计
研究起点
研究来源
研究分支
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引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
数据采集与处理
双月刊
1004-9037
32-1367/TN
大16开
南京市御道街29号1016信箱
28-235
1986
chi
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