机译:附录S1:SPM7中的六个回归算法(TREENET,随机森林,购物车,火星,回归和购物车),以预测观察到丰富数据的丰富(预测丰富)
机译:寻常脱硫弧菌的转录组学和蛋白质组学数据的综合分析:零膨胀泊松回归模型可预测未检测蛋白的丰度
机译:寻常脱硫弧菌的转录组学和蛋白质组学数据的综合分析:零膨胀泊松回归模型可预测未检测到的蛋白质的丰度
机译:寻常脱硫弧菌的转录组学和蛋白质组学数据的综合分析:零膨胀泊松回归模型可预测未检测到的蛋白质的丰度
机译:利用随机森林和分类回归树(CART)早期发现II型糖尿病
机译:用于微生物组数据中生物分类丰度分析的综合贝叶斯Dirichlet多项式回归模型
机译:图3:正确预测丰度(a) - random dataSet和(b)-cami dataset:与用于模拟的真正丰度相比,不同工具预测的丰富。 Slimm比其他工具更准确地预测丰富。克朗高估了丰富的丰富。 Gottcha和Motus在预测丰富时没有表现良好。小提琴图(c)-random数据集和(d)-cami dataset:Slimm具有真正丰富的最低分歧。