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【2h】

Gene expression prediction using low-rank matrix completion

机译:使用低秩矩阵完成的基因表达预测

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摘要

BackgroundAn exponential growth of high-throughput biological information and data has occurred in the past decade, supported by technologies, such as microarrays and RNA-Seq. Most data generated using such methods are used to encode large amounts of rich information, and determine diagnostic and prognostic biomarkers. Although data storage costs have reduced, process of capturing data using aforementioned technologies is still expensive. Moreover, the time required for the assay, from sample preparation to raw value measurement is excessive (in the order of days). There is an opportunity to reduce both the cost and time for generating such expression datasets.
机译:背景技术在过去的十年中,在诸如微阵列和RNA-Seq等技术的支持下,高通量生物信息和数据呈指数增长。使用这种方法生成的大多数数据都用于编码大量的丰富信息,并确定诊断和预后生物标志物。尽管降低了数据存储成本,但是使用上述技术捕获数据的过程仍然很昂贵。此外,从样品制备到原始值测量所需的测定时间过长(以天为单位)。有机会减少生成此类表达数据集的成本和时间。

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