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Network inference : extension of linear programming model for time-series data

机译：网络推断：时间序列数据线性规划模型的扩展

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Dissertação de mestrado em Engenharia Informática

机译：计算机工程硕士学位

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作者
Matos Marta R. A.;
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年度 2013
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正文语种 eng
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1. Linear time-varying models can reveal non-linear interactions of biomolecular regulatory networks using multiple time-series data [J] . Kim J, Bates DG, Postlethwaite I, Bioinformatics . 2008,第10期

机译：线性时变模型可以使用多个时间序列数据揭示生物分子调控网络的非线性相互作用
2. Linear time-varying models can reveal non-linear interactions of biomolecular regulatory networks using multiple time-series data [J] . Jongrae Kim, Declan G. Bates, Ian Postlethwaite, Bioinformatics . 2008,第10期

机译：线性时变模型可以使用多个时间序列数据揭示生物分子调控网络的非线性相互作用
3. Inference of Noisy Nonlinear Differential Equation Models for Gene Regulatory Networks Using Genetic Programming and Kalman Filtering [J] . Qian L., Wang H., Dougherty E. R. IEEE Transactions on Signal Processing . 2008,第7期

机译：基于遗传规划和卡尔曼滤波的基因调控网络噪声非线性微分方程模型的推论
4. Inference of S-system models of genetic networks by solving linear programming problems and sets of linear algebraic equations [C] . Kimura Shuhei, Matsumura Koki, Okada-Hatakeyama Mariko Neural Networks (IJCNN), The 2012 International Joint Conference on . 2012

机译：通过求解线性规划问题和线性代数方程组来推断遗传网络的S系统模型
5. Essays on Bayesian inference of time-series and ordered panel data models. [D] . Park, Jeehyun. 2012

机译：关于时间序列和有序面板数据模型的贝叶斯推断的论文。
6. Inference of Genetic Networks From Time-Series and Static Gene Expression Data: Combining a Random-Forest-Based Inference Method With Feature Selection Methods [O] . Shuhei Kimura, Ryo Fukutomi, Masato Tokuhisa, 2020

机译：从时间序列和静态基因表达数据引起遗传网络：组合具有特征选择方法的随机林类推断方法
7. Linear time-varying models can reveal non-linear interactions of biomolecular regulatory networks using multiple time-series data [O] . Jongrae Kim, Declan G. Bates, Ian Postlethwaite, 2008

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