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Modelling Stem Cells Lineages with Markov Trees

机译:用马尔可夫树建模干细胞谱系

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摘要

A variational Bayesian EM with smoothed probabilities algorithm for hidden Markov trees (HMT) is proposed for incomplete tree structured data. The full posterior of the HMT parameters is determined and the underflow problems associated with previous algorithms are eliminated. Example results for the prediction of the types of cells in real stem cell lineage trees are presented.
机译:针对不完整的树状结构数据,提出了一种基于变概率贝叶斯EM算法的隐马尔可夫树(HMT)算法。确定了HMT参数的全部后验,并消除了与先前算法相关的下溢问题。给出了用于预测真实干细胞谱系树中细胞类型的示例结果。

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