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首页> Journal of immunological methods> Human immunophenotyping via low-variance, low-bias, interpretive regression modeling of small, wide data sets: Application to aging and immune response to influenza vaccination.

Human immunophenotyping via low-variance, low-bias, interpretive regression modeling of small, wide data sets: Application to aging and immune response to influenza vaccination.

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作者： Tyson H,Holmes ^[1] ; Xiao-Song,He ^[2]

作者单位： Stanford University Human Immune Monitoring Center, Institute for Immunity, Transplantation and Infection, Stanford University School of Medicine, Stanford, CA 94305, USA. Electronic address: tholmes@stanford.edu. ^[1] Stanford University School of Medicine, 291 Campus Drive, Stanford, CA 94305, USA; VA Palo Alto Healthcare System, 3801 Miranda Avenue, Palo Alto, CA 94304, USA. Electronic address: xiaosong@stanford.edu. ^[2]

关键词 Confidence interval Denoising Influenza Statistical assumptions Statistical bias Statistical regression modeling

主题词成年人(Adult);衰老(Aging);方差分析(Analysis of Variance);抗体, 病毒(Antibodies, Viral);B-淋巴细胞(B-Lymphocytes);细胞因子类(Cytokines);人类(Humans);免疫球蛋白A(Immunoglobulin A);免疫球蛋白G(Immunoglobulin G);流感疫苗(Influenza Vaccines);流感, 人(Influenza, Human);模型, 理论(Models, Theoretical);监测, 免疫学(Monitoring, Immunologic);预后(Prognosis);回归分析(Regression Analysis)

DOI 10.1016/j.jim.2016.05.004

PMID 27196789

发布时间 2023-11-12

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Journal of immunological methods

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