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Genomic Signal Processing and Statistics, 2009. GENSIPS 2009
Genomic Signal Processing and Statistics, 2009. GENSIPS 2009
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1.
A particle filtering algorithm for parameter estimation in real-time biosensor arrays
机译:
用于实时生物传感器阵列参数估计的粒子滤波算法
作者:
Gokdemir M.
;
Vikalo H.
会议名称:
《Genomic Signal Processing and Statistics, 2009. GENSIPS 2009》
|
2009年
关键词:
Markov processes;
Monte Carlo methods;
biochemistry;
biosensors;
differential equations;
molecular biophysics;
parameter estimation;
particle filtering (numerical methods);
real-time systems;
sensor arrays;
stochastic processes;
Markov Chain Monte Carlo method;
additive noise;
biological sensing elements;
biomolecule detection;
chemical attraction;
molecular binding;
particle filtering algorithm;
random process;
real-time biosensor arrays;
stochastic differential equation;
Particle Filtering;
stochastic differential;
2.
Treelets as feature transformation tool for block diagonal linear discrimination
机译:
小树作为块对角线线性判别的特征转换工具
作者:
Lingyan Sheng
;
Ortega A.
;
Pique-Regi R.
;
Asgharzadeh S.
会议名称:
《Genomic Signal Processing and Statistics, 2009. GENSIPS 2009》
|
2009年
关键词:
DNA;
biology computing;
molecular biophysics;
principal component analysis;
DNA expression;
block diagonal approximation;
block diagonal linear discrimination;
decorrelation property;
feature transformation tool;
pairwise feature transformation;
treelet coefficient;
3.
Joint stochastic sampling for RNA secondary structure prediction
机译:
联合随机抽样用于RNA二级结构预测
作者:
Harmanci A.O.
;
Sharma G.
;
Mathews D.H.
会议名称:
《Genomic Signal Processing and Statistics, 2009. GENSIPS 2009》
|
2009年
关键词:
macromolecules;
molecular biophysics;
organic compounds;
probability;
sampling methods;
stochastic processes;
RNA secondary structure prediction;
homologous RNA sequence;
joint stochastic sampling;
probabilistically generation;
sample clustering;
4.
How effective is the data on co-occurrence of domains in multi-domain proteins in prediction of protein-protein interactions?
机译:
多域蛋白中域共现的数据在预测蛋白间相互作用方面有多有效?
作者:
Mohanty S.
;
Srinivasan N.
会议名称:
《Genomic Signal Processing and Statistics, 2009. GENSIPS 2009》
|
2009年
关键词:
data analysis;
microorganisms;
molecular biophysics;
proteins;
S. cerevisiae;
bacterial proteins;
functional interactions;
multidomain proteins;
polypeptide chain;
protein-protein interactions;
structural interactions;
5.
Mining “junk” DNA to find hidden transcriptional gems
机译:
挖掘“垃圾” DNA以寻找隐藏的转录宝石
作者:
Glusman G.
会议名称:
《Genomic Signal Processing and Statistics, 2009. GENSIPS 2009》
|
2009年
关键词:
DNA;
bioinformatics;
data mining;
data visualisation;
genomics;
proteins;
FEAST;
GESTALT Workbench;
data visualization;
dynamic analysis;
exon conservation;
functional structures;
hidden transcriptional genes;
junk DNA mining;
online large-scale genomic sequence analysis;
6.
Partial profile alignment kernels for protein classification
机译:
用于蛋白质分类的部分轮廓比对内核
作者:
Thanh Ngo
;
Rui Kuang
会议名称:
《Genomic Signal Processing and Statistics, 2009. GENSIPS 2009》
|
2009年
关键词:
bioinformatics;
matrix algebra;
molecular biophysics;
pattern classification;
proteins;
support vector machines;
PSSM;
SCOP bench datasets;
SVM;
amino acid mutation neighborhood;
fold recognition;
kernel algorithms;
partial profile alignment;
position specific scoring matrices;
protein sequence classification;
remote homology detection;
7.
Characterization of systems-level organization through mining large-scale genetic interaction networks
机译:
通过挖掘大规模遗传交互网络表征系统级组织
作者:
Bellay J.
;
VanderSluis B.
;
Yungil Kim
;
Bandyopadhyay S.
;
Myers C.L.
会议名称:
《Genomic Signal Processing and Statistics, 2009. GENSIPS 2009》
|
2009年
关键词:
bioinformatics;
cellular biophysics;
data mining;
genetics;
learning (artificial intelligence);
microorganisms;
bioinformatics community;
cellular organization;
genetic interaction;
large-scale genetic interaction network;
machine learning;
physical interaction network;
synthetic genetic array;
system-level organization;
yeast genetics lab;
8.
Arabidopsis defense response against Pseudomonas syringae - Effects of major regulatory genes and the impact of coronatine
机译:
拟南芥对丁香假单胞菌的防御反应-主要调控基因的作用和冠冕素的影响
作者:
Lin Wang
;
Katagiri F.
;
Glazebrook J.
会议名称:
《Genomic Signal Processing and Statistics, 2009. GENSIPS 2009》
|
2009年
关键词:
diseases;
genetics;
molecular biophysics;
Arabidopsis defense response;
Arabidopsis disease resistance;
Pseudomonas syringae;
bacterial pathogen;
coronatine;
jasmonates sector;
regulatory genes;
salicylic acid sector;
transcriptome analysis;
9.
Simple alignment constraints for efficient alignment of RNA sequences using family-specific models
机译:
简单的比对限制条件,可使用家族特异性模型有效地比对RNA序列
作者:
Byung-Jun Yoon
会议名称:
《Genomic Signal Processing and Statistics, 2009. GENSIPS 2009》
|
2009年
关键词:
covariance analysis;
hidden Markov models;
macromolecules;
molecular biophysics;
organic compounds;
RNA sequence;
covariance model;
family-specific model;
hidden Markov model;
profile context-sensitive HMM;
structural RNA alignment method;
10.
Analyzing steady state probability distributions of Context-sensitive Probabilistic Boolean Networks
机译:
分析上下文相关概率布尔网络的稳态概率分布
作者:
Pal R.
会议名称:
《Genomic Signal Processing and Statistics, 2009. GENSIPS 2009》
|
2009年
关键词:
Boolean functions;
biology computing;
genetics;
probability;
genetic regulatory networks;
phenotype;
probabilistic Boolean networks;
steady state probability distributions;
11.
Target estimation in real-time polymerase chain reaction using sequential Monte Carlo
机译:
使用顺序蒙特卡洛实时聚合酶链反应的目标估计
作者:
Miduthuri A.
;
Ting Wu
;
Vikalo H.
会议名称:
《Genomic Signal Processing and Statistics, 2009. GENSIPS 2009》
|
2009年
关键词:
DNA;
Monte Carlo methods;
enzymes;
genetics;
molecular biophysics;
object detection;
DNA sequence;
Galton-Watson branching process;
QPCR reaction;
gene expression;
nucleic acids;
polymerase enzyme;
real-time polymerase chain reaction;
sequential Monte Carlo method;
target estimation;
viral load detection;
importance sampling;
parameter estimation;
polymerase chain reaction;
sequential Monte Carlo;
12.
Identification of altered regulatory pathways in diabetes type II and complications through expression networks
机译:
通过表达网络鉴定II型糖尿病和并发症中改变的调控途径
作者:
Sengupta U.
;
Ukil S.
;
Dimitrova N.
;
Agrawal S.
会议名称:
《Genomic Signal Processing and Statistics, 2009. GENSIPS 2009》
|
2009年
关键词:
diseases;
genetics;
molecular biophysics;
sugar;
AKT1 expression;
altered regulatory pathways;
beta-catenin;
diabetes type II;
eNOS expression;
endothelial dysfunction;
expression networks;
genes;
impaired glucose homeostasis;
inflammation vascular dysfunction network;
insulin resistance;
integrated functional networks;
oxidative stress;
type 2 diabetes mellitus;
13.
Modified K-leap method for stochastic simulation of genetic networks with small number of molecules
机译:
改进的K-leap方法用于分子数量少的遗传网络的随机模拟
作者:
Zhouyi Xu
;
Xiaodong Cai
会议名称:
《Genomic Signal Processing and Statistics, 2009. GENSIPS 2009》
|
2009年
关键词:
biochemistry;
genetics;
molecular biophysics;
stochastic processes;
chemically reacting system;
gene expression;
genetic network stochastic simulation;
modified K-leap method;
modified tau-leap method;
14.
A new approach for identification of hot spots in proteins using S-Transform filtering
机译:
使用S变换过滤识别蛋白质热点的新方法
作者:
Sahu S.S.
;
Panda G.
会议名称:
《Genomic Signal Processing and Statistics, 2009. GENSIPS 2009》
|
2009年
关键词:
bioinformatics;
proteins;
proteomics;
signal processing;
time-frequency analysis;
S-transform filtering;
amino acid sequence;
efficient time-frequency filtering approach;
protein function prediction;
protein hot spot identification;
proteomic signal processing;
time-frequency domain;
time-frequency representation;
15.
Subspace pursuit for gene profile classificaiton
机译:
基因谱分类的子空间追求
作者:
Xiyi Hang
;
Wei Dai
;
Fang-Xiang Wu
会议名称:
《Genomic Signal Processing and Statistics, 2009. GENSIPS 2009》
|
2009年
关键词:
bioinformatics;
genetics;
pattern classification;
support vector machines;
SVM variants;
gene profile classification;
model selection;
sparse representation;
subspace pursuit;
16.
Inference of transition probabilities between the attractors in Boolean networks with perturbation
机译:
摄动布尔网络中吸引子之间的转移概率的推论
作者:
Le Yu
;
Watterson S.
;
Marshall S.
;
Ghazal P.
会议名称:
《Genomic Signal Processing and Statistics, 2009. GENSIPS 2009》
|
2009年
关键词:
Boolean functions;
bioinformatics;
cellular biophysics;
genetics;
microorganisms;
probability;
Boolean network function;
attractor state sequence;
cytomegalovirus infection;
discretised gene expression;
gene data simulation;
interferon regulatory network;
murine bone-derived macrophage cell;
perturbation;
transition probability;
17.
Budding yeast cell cycle modeled by context-sensitive probabilistic Boolean network
机译:
通过上下文相关概率布尔网络建模的芽酵母细胞周期
作者:
Hashimoto R.F.
;
Stagni H.
;
Higa C.H.A.
会议名称:
《Genomic Signal Processing and Statistics, 2009. GENSIPS 2009》
|
2009年
关键词:
Boolean functions;
cellular biophysics;
genetics;
microorganisms;
molecular biophysics;
probability;
proteins;
Saccharomyces cerevisiae;
budding yeast cell cycle model;
cPBN model;
cell cycle process;
cellular process;
context-sensitive probabilistic Boolean network;
gene regulatory networks;
gene-protein interactions;
real biological system;
18.
Maximum likelihood factor analysis in malaria cytokines analysis and modelling
机译:
疟疾细胞因子分析和建模中的最大似然因子分析
作者:
Oliveras-Verges A.
会议名称:
《Genomic Signal Processing and Statistics, 2009. GENSIPS 2009》
|
2009年
关键词:
diseases;
maximum likelihood estimation;
physiological models;
proteins;
MLFA;
cerebral malaria;
cytokine IL-6;
human adaptive immunity model;
human immune system;
malaria cytokine modelling;
malaria infection;
maximum likelihood factor analysis;
19.
Association analysis techniques for analyzing complex biological data sets
机译:
用于分析复杂生物数据集的关联分析技术
作者:
Pandey G.
;
Atluri G.
;
Gang Fang
;
Gupta R.
;
Steinbach M.
;
Kumar V.
会议名称:
《Genomic Signal Processing and Statistics, 2009. GENSIPS 2009》
|
2009年
关键词:
bioinformatics;
data mining;
proteins;
association analysis techniques;
biological data sets;
preprocessing protein interaction networks;
20.
Towards the reconstruction of Brassica napus seed development FA metabolism dynamic regulatory map
机译:
走向甘蓝型油菜种子发育重建FA代谢动态调节图
作者:
Tchagang A.
;
Berube H.
;
Ziying Liu
;
Sieu Phan
;
Famili F.
;
Youlian Pan
会议名称:
《Genomic Signal Processing and Statistics, 2009. GENSIPS 2009》
|
2009年
关键词:
biology computing;
crops;
genetic engineering;
genetics;
molecular biophysics;
Brassica napus seed development;
canola;
fatty acid metabolism dynamic regulatory map;
oil production;
time-series gene expression dataset;
21.
Stochastic modeling of second order reactions using a moment propagation method
机译:
使用矩量传播方法对二阶反应进行随机建模
作者:
Mane V.
;
Bugallo M.F.
;
Djuric P.M.
会议名称:
《Genomic Signal Processing and Statistics, 2009. GENSIPS 2009》
|
2009年
关键词:
Monte Carlo methods;
biochemistry;
molecular biophysics;
statistical distributions;
stochastic processes;
Monte Carlo method;
biochemical network;
chemical master equation;
moment propagation method;
probability distribution;
second order reaction;
stochastic modeling;
stochastic simulation algorithm;
22.
Stochastic modeling and signal processing of nano-scale protein-based biosensors
机译:
纳米级基于蛋白质的生物传感器的随机建模和信号处理
作者:
Monfared S.M.
;
Krishnamurthy V.
;
Cornell B.
会议名称:
《Genomic Signal Processing and Statistics, 2009. GENSIPS 2009》
|
2009年
关键词:
bioelectric phenomena;
biological techniques;
biomembrane transport;
biosensors;
differential equations;
molecular biophysics;
perturbation theory;
proteins;
signal processing;
stochastic processes;
chemical dynamics;
differential equation;
electrical dynamics;
gramicidin A ion channel;
multihypothesis testing algorithm;
nanoscale protein-based biosensor;
second order linear system;
singular perturbation theory;
stochastic modeling;
23.
Identifying patterns of copy number variants in case-control studies of human genetic disorders
机译:
在人类遗传疾病的病例对照研究中确定拷贝数变异的模式
作者:
Alqallaf A.K.
;
Tewfik A.H.
;
Krakowiak P.
;
Tassone F.
;
Davis R.
;
Hansen R.
;
Hertz-Picciotto I.
;
Pessah I.
;
Gregg J.
;
Selleck S.B.
会议名称:
《Genomic Signal Processing and Statistics, 2009. GENSIPS 2009》
|
2009年
关键词:
DNA;
diseases;
genetics;
genomics;
maximum likelihood detection;
medical computing;
medical disorders;
patient diagnosis;
pattern classification;
DNA copy number variant pattern;
diagnostic reliability;
disease-associated genetic change identification;
finely-tiled oligonucleotide array;
genetic instability;
genome segments;
human genetic disorder;
maximum likelihood detection principle;
24.
Stochastic modeling of reaction kinetics in biosensors using the Fokker Planck equation
机译:
使用Fokker Planck方程对生物传感器中反应动力学进行随机建模
作者:
Das S.
;
Vikalo H.
;
Hassibi A.
会议名称:
《Genomic Signal Processing and Statistics, 2009. GENSIPS 2009》
|
2009年
关键词:
Fokker-Planck equation;
Markov processes;
biochemistry;
biosensors;
differential equations;
molecular biophysics;
probability;
reaction kinetics theory;
FP equation;
Fokker Planck equation;
Markovian Master equation;
affinity-based biosensors;
biomolecular interaction;
captured analytes;
discrete-state continuous-time process;
optimal estimator;
probability density function;
reaction kinetics;
stochastic differential equation;
25.
Genetic variation detection using maximum likelihood estimator
机译:
使用最大似然估计器的遗传变异检测
作者:
Alqallaf A.K.
;
Tewfik A.H.
;
Selleck S.B.
会议名称:
《Genomic Signal Processing and Statistics, 2009. GENSIPS 2009》
|
2009年
关键词:
DNA;
bioinformatics;
cellular biophysics;
diseases;
genetics;
genomics;
maximum likelihood estimation;
array comparative genomic hybridization;
disease susceptibility;
genetic variation detection;
genomic DNA;
genomic position biological information;
maximum likelihood estimator;
submicroscopic DNA copy number change;
well-characterized cell line;
26.
Inference of gene regulatory network using temporal coefficient of determination obtained from ergodic Markov chains
机译:
利用从遍历马尔可夫链获得的时间确定性系数推断基因调控网络
作者:
Higa C.H.A.
;
Hashimoto R.F.
;
Hirata R.
;
Hirata N.S.T.
;
Santos C.S.
会议名称:
《Genomic Signal Processing and Statistics, 2009. GENSIPS 2009》
|
2009年
关键词:
Markov processes;
bioinformatics;
genetics;
inference mechanisms;
microorganisms;
proteins;
statistical mechanics;
Saccharomyces Cerevisiae;
bioinformatics inference process;
ergodic Markov chain;
gene regulatory network temporal coefficient;
gene-protein-temporal relationship;
temporal coefficient of determination analysis;
yeast;
27.
In-silico conditioning of microRNA to identify potential biomarkers from serum for pancreatic cancer
机译:
在计算机上对microRNA进行调节,以从血清中识别出可能的胰腺癌生物标志物
作者:
Nasser S.
;
Weiss G.J.
;
Ranade A.R.
;
Seungchan Kim
会议名称:
《Genomic Signal Processing and Statistics, 2009. GENSIPS 2009》
|
2009年
关键词:
biological organs;
cancer;
genetics;
macromolecules;
patient diagnosis;
tumours;
IRB approved protocol;
Pancreatic Cancer Research Team;
carcinogenesis pathway;
gene expression;
in-silico microRNA conditioning;
noninvasive tumor detection;
oncogene suppression;
pancreatic cancer;
serum potential biomarker identification;
28.
A neural network model for early diagnosis of acute GVHD based on gene expression data
机译:
基于基因表达数据的急性GVHD早期诊断的神经网络模型
作者:
Fiasche M.
;
Cuzzola M.
;
Cacciola M.
;
Megali G.
;
Fedele R.
;
Iacopino P.
;
Morabito F.C.
会议名称:
《Genomic Signal Processing and Statistics, 2009. GENSIPS 2009》
|
2009年
关键词:
cellular biophysics;
diseases;
genetics;
medical computing;
neural nets;
patient diagnosis;
acute graft-versus-host disease early diagnosis;
alloreactivity;
artificial neural network model;
dimension reduction technique;
gene expression data;
haematopoietic stem cell transplantation;
29.
Computational analysis of functionally related genes in mouse response to Plasmodium chabaudi
机译:
功能相关基因在小鼠对Chabaudi疟原虫的反应中的计算分析
作者:
Leuche V.T.
;
Tewfik A.
会议名称:
《Genomic Signal Processing and Statistics, 2009. GENSIPS 2009》
|
2009年
关键词:
biology computing;
diseases;
genetics;
molecular biophysics;
statistics;
Plasmodium chabaudi parasite;
disease states;
functionally related genes;
immune response;
intact female;
intact male;
mammalian host;
mouse response;
pathogen;
statistical explanation;
steroid hormone;
time-series clustering algorithm;
time-series gene expression data;
30.
Critical Boolean networks require minimal intervention rate
机译:
关键布尔网络需要最低的干预率
作者:
Vahedi G.
;
Shmulevich I.
;
Wenbin Liu
;
Dougherty E.
会议名称:
《Genomic Signal Processing and Statistics, 2009. GENSIPS 2009》
|
2009年
关键词:
Boolean algebra;
biology computing;
genetics;
molecular biophysics;
patient treatment;
biological networks;
critical Boolean networks;
gene regulatory networks;
optimal intervention;
therapeutic intervention;
31.
Control-compatible state reduction for Boolean networks
机译:
布尔网络的控制兼容状态归约
作者:
Xiaoning Qian
;
Dougherty E.R.
会议名称:
《Genomic Signal Processing and Statistics, 2009. GENSIPS 2009》
|
2009年
关键词:
Boolean algebra;
biology computing;
genetics;
molecular biophysics;
Boolean networks;
control-compatible state reduction;
gene regulatory networks;
genomic signal processing;
greedy stationary control policy;
perturbation;
steady-state mass;
32.
Consistency in representation and transformation of genomic sequences
机译:
基因组序列表示和转化的一致性
作者:
Liming Wang
;
Schonfeld D.
会议名称:
《Genomic Signal Processing and Statistics, 2009. GENSIPS 2009》
|
2009年
关键词:
DNA;
correlation methods;
genomics;
molecular biophysics;
DNA sequence;
computer simulation;
correlation metrics;
genomic sequence representation;
genomic structure;
mathematical framework;
numerical mapping;
33.
Enhancing gene detection with computer generated intergenic regions
机译:
利用计算机生成的基因间区域增强基因检测
作者:
Caballero J.
;
Glusman G.
会议名称:
《Genomic Signal Processing and Statistics, 2009. GENSIPS 2009》
|
2009年
关键词:
biology computing;
genetics;
genomics;
organic compounds;
statistical testing;
coding gene prediction;
computer-based tool;
enhancing gene detection;
gene prediction;
genome intergenic region;
noncoding gene prediction;
nucleotide composition;
pseudogenes;
statistical test;
34.
A comprehensive study of a SVM-based miRNA target prediction algorithm
机译:
基于SVM的miRNA目标预测算法的综合研究
作者:
Hui Liu
;
Dong Yue
;
Yidong Chen
;
Yufei Huang
会议名称:
《Genomic Signal Processing and Statistics, 2009. GENSIPS 2009》
|
2009年
关键词:
biology computing;
macromolecules;
molecular biophysics;
support vector machines;
SVM-based miRNA target prediction algorithm;
SVMicrO;
biological process;
disease;
miRNA regulatory target identification;
microRNA;
multiple microarray data set;
single-stranded noncoding RNA;
training data set;
two-stage SVM algorithm;
35.
GENSIPS 2009 Welcome Message
机译:
GENSIPS 2009欢迎辞
会议名称:
《Genomic Signal Processing and Statistics, 2009. GENSIPS 2009》
|
2009年
36.
Quantification of data extraction noise in probabilistic Boolean Network modeling
机译:
概率布尔网络建模中数据提取噪声的量化
作者:
Pal R.
;
Datta A.
;
Dougherty E.
会议名称:
《Genomic Signal Processing and Statistics, 2009. GENSIPS 2009》
|
2009年
关键词:
Boolean algebra;
biology computing;
data extraction noise;
network inference process;
optimal intervention strategy;
probabilistic Boolean network modeling;
37.
Open-Loop Feedback Intervention: Control of gene regulatory networks with unmeasurable context
机译:
开环反馈干预:在无法测量的情况下控制基因调控网络
作者:
Faryabi B.
;
Vahedi G.
;
Chamberland J.-F.
;
Datta A.
;
Dougherty E.R.
会议名称:
《Genomic Signal Processing and Statistics, 2009. GENSIPS 2009》
|
2009年
关键词:
Boolean algebra;
biology computing;
genetics;
molecular biophysics;
patient treatment;
probability;
context-sensitive probabilistic Boolean network;
gene regulatory networks;
gene-activity profile;
open-loop feedback intervention;
therapeutic interventions;
38.
Tuning technique for the location of hot spots in proteins using a bandpass notch digital filter
机译:
使用带通陷波数字滤波器的蛋白质热点定位技术
作者:
Ramachandran P.
;
Wu-Sheng Lu
;
Antoniou A.
会议名称:
《Genomic Signal Processing and Statistics, 2009. GENSIPS 2009》
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2009年
关键词:
band-pass filters;
biology computing;
biomolecular electronics;
digital filters;
graphical user interfaces;
human computer interaction;
mathematics computing;
notch filters;
proteins;
tuning;
MATLAB;
bandpass notch digital filter;
notch frequency tuning;
protein hot spot location;
tuning technique;
user-friendly graphical interface;
39.
Bolstered error estimator with feature selection
机译:
具有特征选择功能的增强误差估计器
作者:
Sima C.
;
Vu T.
;
Braga-Neto U.M.
;
Dougherty E.R.
会议名称:
《Genomic Signal Processing and Statistics, 2009. GENSIPS 2009》
|
2009年
关键词:
biology computing;
genomics;
bolstered error estimator;
bolstering kernels;
feature selection;
40.
Bagging degrades the performance of linear discriminant classifiers
机译:
套袋会降低线性判别器的性能
作者:
Vu T.T.
;
Braga-Neto U.M.
;
Dougherty E.R.
会议名称:
《Genomic Signal Processing and Statistics, 2009. GENSIPS 2009》
|
2009年
关键词:
Gaussian processes;
biology computing;
computer bootstrapping;
bagged linear discriminant;
bagging;
bootstrap aggregating;
classification error;
continuous feature spaces;
general Gaussian assumption;
linear discriminant classifiers;
41.
A hypergraph-based learning algorithm for classifying arraycgh data with spatial prior
机译:
基于超图的学习算法,用于空间先验数组数据的分类
作者:
Ze Tian
;
TaeHyun Hwang
;
Rui Kuang
会议名称:
《Genomic Signal Processing and Statistics, 2009. GENSIPS 2009》
|
2009年
关键词:
DNA;
cancer;
correlation methods;
genomics;
graph theory;
learning (artificial intelligence);
molecular biophysics;
pattern classification;
DNA copy detection;
arrayCGH data classification;
biomarker identification;
bladder cancer;
comparative genomic hybridization;
correlation method;
hypergraph-based learning algorithm;
molecular diagnosis;
42.
Communication interception of human signal transduction pathways by Human Immunodeficiency Virus-1
机译:
人类免疫缺陷病毒-1对人类信号转导途径的通信拦截
作者:
Balakrishnan S.
;
Tastan O.
;
Carbonell J.G.
;
Klein-Seetharaman J.
会议名称:
《Genomic Signal Processing and Statistics, 2009. GENSIPS 2009》
|
2009年
关键词:
bioinformatics;
cellular biophysics;
database management systems;
drugs;
microorganisms;
molecular biophysics;
proteins;
biological process;
communication interception;
human cellular machinery;
human immunodeficiency virus-1;
human protein interaction;
human signal transduction pathways;
rational drug design strategy;
signaling pathway databases;
43.
Towards identification of thematic overlaps in gene sets
机译:
致力于确定基因集中的主题重叠
作者:
Banerjee N.
;
Varadan V.
;
Kamalakaran S.
;
Janevski A.
会议名称:
《Genomic Signal Processing and Statistics, 2009. GENSIPS 2009》
|
2009年
关键词:
cancer;
genetics;
genomics;
medical computing;
ontologies (artificial intelligence);
patient diagnosis;
statistical analysis;
tumours;
biological process;
breast cancer prognostic signature;
disease prognosis;
enrichment analysis;
gene ontology term;
gene set annotation;
genomic signature;
statistical method;
thematic overlaps;
44.
Comparative study of GRNS inference methods based on feature selection by mutual information
机译:
基于互信息特征选择的GRNS推理方法比较研究
作者:
Lopes F.M.
;
Martins D.C.
;
Cesar R.M.
会议名称:
《Genomic Signal Processing and Statistics, 2009. GENSIPS 2009》
|
2009年
关键词:
bioinformatics;
genetics;
inference mechanisms;
information theory;
pattern recognition;
GRNS inference methods;
artificial gene network model;
dimensionality reduction;
feature selection;
genetic regulatory networks;
mutual information;
predictor genes;
45.
The partition of temporal gene expression sequence using discrete wavelet transform for modelling
机译:
使用离散小波变换进行时间基因表达序列的划分
作者:
Yu L.
;
Marshall S.
会议名称:
《Genomic Signal Processing and Statistics, 2009. GENSIPS 2009》
|
2009年
关键词:
bioinformatics;
discrete wavelet transforms;
genetics;
computational cost;
data partition;
discrete wavelet transform;
gene regulatory network;
signal processing domain;
switch-like phenomena;
temporal gene expression sequence;
46.
Revealing temporal genetic regulatory networks from steady-state distributions
机译:
从稳态分布揭示时间遗传调控网络
作者:
Martins D.C.
;
de Oliveira E.A.
;
Silva P.
;
Hashimoto R.F.
;
Cesar R.M.
会议名称:
《Genomic Signal Processing and Statistics, 2009. GENSIPS 2009》
|
2009年
关键词:
biology computing;
genetics;
genomics;
stochastic processes;
biological systems;
integer programming model;
limit distribution;
logical structures;
probabilistic genetic networks;
steady-state distributions;
stochastic matrices;
temporal genetic regulatory networks;
transition matrices;
47.
Reconstructing latent periods in genome sequences with insertions and deletions
机译:
通过插入和缺失重建基因组序列中的潜伏期
作者:
Arora R.
;
Dewey C.
;
Sethares W.A.
会议名称:
《Genomic Signal Processing and Statistics, 2009. GENSIPS 2009》
|
2009年
关键词:
genomics;
hidden Markov models;
maximum likelihood estimation;
molecular biophysics;
state-space methods;
Viterbi algorithm;
cyclostationary process;
genome sequence;
latent period reconstruction;
maximum likelihood estimation method;
profile hidden Markov model;
state space method;
48.
Analysis of temporal gene expression profiles using time-dependent MUSIC algorithm
机译:
使用时间依赖性MUSIC算法分析时间基因表达谱
作者:
Bouaynaya N.
;
Schonfeld D.
;
Nagarajan R.
会议名称:
《Genomic Signal Processing and Statistics, 2009. GENSIPS 2009》
|
2009年
关键词:
biology computing;
cellular biophysics;
genetics;
genomics;
AM time series;
cell cycle gene profiles;
hypothesis testing problem;
microarray data;
multicomponent amplitude modulated signals;
temporal gene expression profiles;
time-dependent MUSIC algorithm;
49.
On the mutual information between interaction perplexity and function of proteins
机译:
关于相互作用的困惑和蛋白质功能之间的相互信息
作者:
Tscherneck S.
;
Strunk S.
;
Schmidt C.
;
Hammer P.
;
Amberg R.
;
Chong Wang
;
Gillert R.
;
Krause A.
;
Petznick G.
;
Beyerlein P.
会议名称:
《Genomic Signal Processing and Statistics, 2009. GENSIPS 2009》
|
2009年
关键词:
bioinformatics;
cellular biophysics;
molecular biophysics;
proteins;
cell compartment;
conditional probability;
discriminative power;
hub likelihood function;
information theory;
protein interaction perplexity;
hub;
mutual information;
network modelling;
perplexity;
protein interaction;
50.
Entropy-based analysis of ChIP-Sequencing data
机译:
基于熵的ChIP测序数据分析
作者:
Zare H.
;
Kaveh M.
;
Khodursky A.B.
会议名称:
《Genomic Signal Processing and Statistics, 2009. GENSIPS 2009》
|
2009年
关键词:
DNA;
entropy;
genomics;
lab-on-a-chip;
microorganisms;
molecular biophysics;
proteins;
ChIP-on-chip technique;
ChIP-sequencing data;
Escherichia coli;
amino acid metabolism;
chromosomal binding pattern;
entropy-based analysis;
genome;
protein-DNA association detection;
transcription factor binding site;
Chip Sequencing;
DNA Binding sites;
Relative Entropy;
Transcription Factor;
51.
A sensitivity analysis of microarray feature selection and classification under measurement noise
机译:
测量噪声下微阵列特征选择和分类的敏感性分析
作者:
Sontrop H.
;
van den Ham R.
;
Moerland P.
;
Reinders M.
;
Verhaegh W.
会议名称:
《Genomic Signal Processing and Statistics, 2009. GENSIPS 2009》
|
2009年
关键词:
biology computing;
genetics;
molecular biophysics;
genes expression;
measurement noise;
microarray feature selection;
perturbed expression measurement;
52.
Expectation-maximization-estimation of mixture densities for Electron-Spin-Resonance-analysis of albumin
机译:
白蛋白的电子自旋共振分析的混合密度的期望最大化估计
作者:
Schmidt C.
;
Krumbiegel C.
;
Waterstradt K.
;
Petznick G.
;
Schafer H.
;
Schnurr K.
会议名称:
《Genomic Signal Processing and Statistics, 2009. GENSIPS 2009》
|
2009年
关键词:
EPR spectroscopy;
blood;
cancer;
expectation-maximisation algorithm;
feature extraction;
medical signal processing;
proteins;
signal classification;
tumours;
vectors;
33-dimensional vector representation;
ESR spectroscopy;
MMS-test;
albumin binding ability;
electron spin resonance analysis;
expectation-maximization-estimation;
human blood;
human cancer diagnosis;
mixture densities;
molecular structure test;
signal processing;
statistical pattern recognition;
Early Cancer Diagnosis;
Expectation Maximization Estimation;
53.
Machine learning approach for classifying histone modifications
机译:
用于对组蛋白修饰进行分类的机器学习方法
作者:
Gorthi A.
;
Jain R.
;
Dimitrova N.
会议名称:
《Genomic Signal Processing and Statistics, 2009. GENSIPS 2009》
|
2009年
关键词:
DNA;
cellular biophysics;
genomics;
learning (artificial intelligence);
medical computing;
molecular biophysics;
pattern classification;
proteins;
support vector machines;
DNA sequence;
chromatin state;
chromosome classifier;
computational model;
genome-wide maps;
histone code hypothesis;
histone protein classification;
human CD-4+ T-cells;
machine learning approach;
nucleosomes N-terminal tails;
post-translational modification;
support vector machine;
54.
Message-passing for motif finding
机译:
信息传递以寻找主题
作者:
Sang Hyun Lee
;
Vikalo H.
;
Vishwanath S.
会议名称:
《Genomic Signal Processing and Statistics, 2009. GENSIPS 2009》
|
2009年
关键词:
DNA;
biology computing;
genetics;
graph theory;
inference mechanisms;
message passing;
molecular biophysics;
optimisation;
DNA sequence;
computationally intensive combinatorial optimization;
efficient heuristic algorithm;
gene expression analysis;
graph-based inference study;
graphical message-passing model;
graphical representation;
message-passing algorithm;
motif finding analysis;
55.
Sample size calculation from specified RMS of the resubstitution error for linear classifiers
机译:
从线性分类器的指定替代误差的均方根值计算样本量
作者:
Zollanvari A.
;
Braga-Neto U.M.
;
Dougherty E.R.
会议名称:
《Genomic Signal Processing and Statistics, 2009. GENSIPS 2009》
|
2009年
关键词:
Gaussian distribution;
biology computing;
Gaussianity assumption;
error estimation;
linear classifiers;
resubstitution error;
root mean square error;
56.
The effects of pre-processing and parameter choices on searches through large gene expression data collections
机译:
预处理和参数选择对通过大型基因表达数据收集进行搜索的影响
作者:
Hibbs M.A.
会议名称:
《Genomic Signal Processing and Statistics, 2009. GENSIPS 2009》
|
2009年
关键词:
bioinformatics;
data analysis;
genetics;
proteins;
search problems;
SPELL similarity search algorithm;
gene expression data collection;
gene expression microarray data;
noise characteristics;
protein function;
regulatory networks;
systems-level biological problems;
57.
A CoD based reduction algorithm for Boolean and probabilistic Boolean networks
机译:
基于CoD的布尔和概率布尔网络约简算法
作者:
Ghaffari N.
;
Ivanov I.
;
Dougherty E.
会议名称:
《Genomic Signal Processing and Statistics, 2009. GENSIPS 2009》
|
2009年
关键词:
Boolean algebra;
biology computing;
probability;
Boolean network;
CoD based reduction algorithm;
coefficient of determination;
genomic regulation;
mean first passage time control policy;
probabilistic Boolean network;
probabilistic Boolean network model;
steady state distribution;
transition probability;
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