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首页> BMC bioinformatics> A multivariate Poisson-log normal mixture model for clustering transcriptome sequencing data.

A multivariate Poisson-log normal mixture model for clustering transcriptome sequencing data.

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作者： Anjali,Silva ^[1] ; Steven J,Rothstein ^[2] ; Paul D,McNicholas ^[2] ; Sanjeena,Subedi ^[3]

作者单位： Department of Mathematics and Statistics, University of Guelph, Guelph, N1G 2W1, Canada. ^[1] Department of Molecular and Cellular Biology, University of Guelph, Guelph, N1G 2W1, Ontario, Canada. ^[2] Department of Mathematics and Statistics, McMaster University, Hamilton, L8S 4K1, Ontario, Canada. ^[3] Department of Mathematical Sciences, Binghamton University, Binghamton, 13902, New York, USA. sdang@binghamton.edu. ^[4]

关键词 Clustering Co-expression networks Discrete data Markov chain Monte Carlo Multivariate Poisson-log normal distribution RNA sequencing

主题词算法(Algorithms);聚类分析(Cluster Analysis);高通量核苷酸序列分析(High-Throughput Nucleotide Sequencing);Markov链(Markov Chains);模型, 理论(Models, Theoretical);蒙特卡罗法(Monte Carlo Method);RNA(RNA);序列分析, RNA(Sequence Analysis, RNA);用户计算机接口(User-Computer Interface)

DOI 10.1186/s12859-019-2916-0

PMID 31311497

发布时间 2020-02-25

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2019年20卷1期

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