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寻找差别基因的概率方法研究

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毕业论文范文题目：寻找差别基因的概率方法研究，论文范文关键词：寻找差别基因的概率方法研究
寻找差别基因的概率方法研究毕业论文范文介绍开始：
【论文摘要】：在目前医学及生命科学研究中,基因芯片被广泛用来进行各种生物实验。其中寻找差别基因在芯片实验中是最基本的实验目标,它在基因诊断、药物筛选等方面有侧重要作用。因为芯片实验是复杂多步骤的实验过程,产生的基因表白数据包含了大量噪音,另外反复芯片个数太少跟基因表白测量值精度低等多方面影响,使得寻找差别基因非常艰苦。目前的很多方法（文章此处忽略..）仅仅利用反复芯片的基因表白数据的点估计来寻找差别基因。而广泛利用的Affymetrix基因芯片利用多探针技巧在提供了基因表白值的同时也提供了获得基因表白值测量误差的可能。而概率方法可能天然的结合基因表白值跟测量误差。最近提出的概率方法PPLR同时考虑了基因的表白值跟测量误差,进步了寻找差别基因的正确度。然而PPLR方法（本文此处忽略..）在变分EM算法中采取了重采样近似打算技巧,导致了较低的打算效力。本论文改进现有的PPLR模型,获得一个打算效力跟打算精度更高的新模型IPPLR。IPPLR模型采取多层贝叶斯实际,在同时考虑基因的表白值跟测量误差的情况下,在原有PPLR模型中增加一层隐含变量,代表每个基因的实在表白值,利用变分EM算法估计模型中的参数,算（文章此处忽略..）法中每步打算都能得到解析解,从而克服了PPLR中低效的重采样过程。通过GoldenSpike-in标准数据集跟实在的MouseEmbryo数据集验证,IPPLR模型比拟已有模型能同时进步打算正确度跟打算效力。进一步验证在大范围数据集,MouseHair数据集跟MouseColitis数据集上,IPPLR模型能大幅度的进（文章此处忽略..）步打算效力,而且跟着芯片的数量增加,打算效力的进步更加明显。为了提供给寰球所有生物学家利用,IPPLR模型已经被实现成R语言包,ipplr,可能从http://parnec.nuaa.edu.cn/liux/zhangl下载,同时ipplr也被包含到Bioconductor的基因表白数据概率方法分析软件包puma中。

以上为本篇毕业论文范文寻找差别基因的概率方法研究的介绍部分。

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