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Distance-based differential analysis of gene curves

机译:基于距离的基因曲线差异分析

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摘要

Motivation: Time course gene expression experiments are performed to study time-varying changes in mRNA levels of thousands of genes. Statistical methods from functional data analysis (FDA) have recently gained popularity for modelling and exploring such time courses. Each temporal profile is treated as the realization of a smooth function of time, or curve, and the inferred curve becomes the basic unit of statistical analysis. The task of identifying genes with differential temporal profiles then consists of detecting statistically significant differences between curves, where such differences are commonly quantified by computing the area between the curves or the l2 distance.
机译:动机:进行时程基因表达实验以研究数千种基因的mRNA水平的时变变化。功能数据分析(FDA)的统计方法最近在建模和探索此类时程方面获得了普及。每个时间轮廓都被视为时间或曲线的平滑函数的实现,并且推断的曲线成为统计分析的基本单位。然后,识别具有不同时间轮廓的基因的任务包括检测曲线之间的统计学显着差异,其中通常通过计算曲线之间的面积或l 2 距离来量化这些差异。

著录项

  • 来源
    《Bioinformatics》 |2011年第22期|p.3135-3141|共7页
  • 作者

    Giovanni Montana;

  • 作者单位
  • 收录信息 美国《科学引文索引》(SCI);美国《化学文摘》(CA);
  • 原文格式 PDF
  • 正文语种 eng
  • 中图分类
  • 关键词

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