Statistical Applications in Genetics and Molecular Biology
SCIE-ISI SCOPUS (2002,2004-2024)
1544-6115
2194-6302
Đức
Cơ quản chủ quản: Walter de Gruyter GmbH
Lĩnh vực:
Computational MathematicsMolecular BiologyGeneticsStatistics and Probability
Các bài báo tiêu biểu
Mô hình tuyến tính và phương pháp Bayes thực nghiệm để đánh giá sự biểu hiện khác biệt trong các thí nghiệm vi mạch Dịch bởi AI
Tập 3 Số 1 - Trang 1-25 - 2004
Vấn đề xác định các gen được biểu hiện khác biệt trong các thí nghiệm vi mạch
được thiết kế đã được xem xét. Lonnstedt và Speed (2002) đã đưa ra một biểu thức
cho tỷ lệ hậu nghiệm của sự biểu hiện khác biệt trong một thí nghiệm hai màu
được lặp lại bằng cách sử dụng một mô hình tham số phân cấp đơn giản. Mục đích
của bài báo này là phát triển mô hình phân cấp của Lonnstedt và Speed (2002)
thành mộ...
A General Framework for Weighted Gene Co-Expression Network Analysis
Tập 4 Số 1 - 2005
Gene co-expression networks are increasingly used to explore the system-level
functionality of genes. The network construction is conceptually
straightforward: nodes represent genes and nodes are connected if the
corresponding genes are significantly co-expressed across appropriately chosen
tissue samples. In reality, it is tricky to define the connections between the
nodes in such networks. An im...
A Shrinkage Approach to Large-Scale Covariance Matrix Estimation and Implications for Functional Genomics
Tập 4 Số 1 - 2005
Inferring large-scale covariance matrices from sparse genomic data is an
ubiquitous problem in bioinformatics. Clearly, the widely used standard
covariance and correlation estimators are ill-suited for this purpose. As
statistically efficient and computationally fast alternative we propose a novel
shrinkage covariance estimator that exploits the Ledoit-Wolf (2003) lemma for
analytic calculation of...
Extensions of Sparse Canonical Correlation Analysis with Applications to Genomic Data
Tập 8 Số 1 - Trang 1-27 - 2009
Sparse Canonical Correlation Analysis with Application to Genomic Data Integration
Tập 8 Số 1 - Trang 1-34 - 2009
Random Forests for Genetic Association Studies
Tập 10 Số 1 - 2011
The Random Forests (RF) algorithm has become a commonly used machine learning
algorithm for genetic association studies. It is well suited for genetic
applications since it is both computationally efficient and models genetic
causal mechanisms well. With its growing ubiquity, there has been inconsistent
and less than optimal use of RF in the literature. The purpose of this review is
to breakdown t...
Quantifying the Association between Gene Expressions and DNA-Markers by Penalized Canonical Correlation Analysis
Tập 7 Số 1 - 2008
Error Distribution for Gene Expression Data
Tập 4 Số 1 - 2005
We present a new instance of Laplace's second Law of Errors and show how it can
be used in the analysis of data from microarray experiments. This error
distribution is shown to fit microarray expression data much better than a
normal distribution. The use of this distribution in a parametric bootstrap
leads to more powerful tests as we show that the t-test is conservative in this
setting. We propo...