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MVIAeval: a web tool for comprehensively evaluating the performance of a new missing value imputation algorithm

机译:MVIAeval:一个用于全面评估新缺失值插补算法性能的网络工具

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摘要

BackgroundMissing value imputation is important for microarray data analyses because microarray data with missing values would significantly degrade the performance of the downstream analyses. Although many microarray missing value imputation algorithms have been developed, an objective and comprehensive performance comparison framework is still lacking. To solve this problem, we previously proposed a framework which can perform a comprehensive performance comparison of different existing algorithms. Also the performance of a new algorithm can be evaluated by our performance comparison framework. However, constructing our framework is not an easy task for the interested researchers. To save researchers’ time and efforts, here we present an easy-to-use web tool named MVIAeval (Missing Value Imputation Algorithm evaluator) which implements our performance comparison framework.
机译:背景缺失值插补对于微阵列数据分析很重要,因为缺少值的微阵列数据会大大降低下游分析的性能。尽管已经开发了许多微阵列缺失值估算算法,但是仍然缺乏客观而全面的性能比较框架。为了解决这个问题,我们之前提出了一个框架,该框架可以对不同现有算法进行全面的性能比较。同样,可以通过我们的性能比较框架来评估新算法的性能。但是,对于感兴趣的研究人员而言,构建我们的框架并非易事。为了节省研究人员的时间和精力,在这里,我们提供了一个易于使用的网络工具MVIAeval(缺失值插补算法评估器),它实现了我们的性能比较框架。

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